論文の概要: Securing Social Media Against Deepfakes using Identity, Behavioral, and Geometric Signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05487v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 01:17:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:33.383967
• Title: Securing Social Media Against Deepfakes using Identity, Behavioral, and Geometric Signatures
• Title（参考訳）: アイデンティティ,行動,幾何学的署名を用いたディープフェイクに対するソーシャルメディアの確保
• Authors: Muhammad Umar Farooq, Awais Khan, Ijaz Ul Haq, Khalid Mahmood Malik,
• Abstract要約: ソーシャルメディアへの信頼は、社会的な大きな変化に影響を及ぼす能力によって、懸念が高まっている。 ディープフェイクマルチメディアは共有コンテンツの信頼性を損なう。 既存の検出テクニックは、トレーニングされた特定のタイプのディープフェイクに対してのみ、うまく機能する傾向があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3947036687002985
• License:
• Abstract: Trust in social media is a growing concern due to its ability to influence significant societal changes. However, this space is increasingly compromised by various types of deepfake multimedia, which undermine the authenticity of shared content. Although substantial efforts have been made to address the challenge of deepfake content, existing detection techniques face a major limitation in generalization: they tend to perform well only on specific types of deepfakes they were trained on.This dependency on recognizing specific deepfake artifacts makes current methods vulnerable when applied to unseen or varied deepfakes, thereby compromising their performance in real-world applications such as social media platforms. To address the generalizability of deepfake detection, there is a need for a holistic approach that can capture a broader range of facial attributes and manipulations beyond isolated artifacts. To address this, we propose a novel deepfake detection framework featuring an effective feature descriptor that integrates Deep identity, Behavioral, and Geometric (DBaG) signatures, along with a classifier named DBaGNet. Specifically, the DBaGNet classifier utilizes the extracted DBaG signatures, leveraging a triplet loss objective to enhance generalized representation learning for improved classification. Specifically, the DBaGNet classifier utilizes the extracted DBaG signatures and applies a triplet loss objective to enhance generalized representation learning for improved classification. To test the effectiveness and generalizability of our proposed approach, we conduct extensive experiments using six benchmark deepfake datasets: WLDR, CelebDF, DFDC, FaceForensics++, DFD, and NVFAIR. Specifically, to ensure the effectiveness of our approach, we perform cross-dataset evaluations, and the results demonstrate significant performance gains over several state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアへの信頼は、社会的な大きな変化に影響を及ぼす能力によって、懸念が高まっている。 しかし、この空間は、共有コンテンツの信頼性を損なう様々なタイプのディープフェイクマルチメディアによって、ますます妥協されている。 ディープフェイクコンテンツの問題に対処する努力が盛んに行われているが、既存の検出技術は、訓練対象の特定のディープフェイクに対してのみうまく機能する傾向にあり、特定のディープフェイクアーティファクトを認識することは、現在のディープフェイクを目に見えない、あるいは多様なディープフェイクに適用する際の脆弱性を生かし、ソーシャルメディアプラットフォームなどの実世界のアプリケーションでのパフォーマンスを向上させる。 ディープフェイク検出の一般化性に対処するためには、より広い範囲の顔の特徴と操作を、孤立した人工物を超えて捉えることができる包括的アプローチが必要である。 そこで本研究では,DBaGNet という分類器とともに,Deep Identity, Behavioral, Geometric (DBaG) シグネチャを統合した効果的な特徴記述子を特徴とする新しいDeepfake検出フレームワークを提案する。 具体的には、DBaGNet分類器は、抽出したDBaGシグネチャを利用し、三重項損失目標を利用して、一般化表現学習を強化し、分類を改善した。 具体的には、DBaGNet分類器は、抽出したDBaGシグネチャを利用し、三重項損失目標を適用して、一般化表現学習を強化し、分類を改善した。 提案手法の有効性と一般化性を検証するため,WLDR,CelebDF,DFDC,FaceForensics++,DFD,NVFAIRの6つのベンチマークディープフェイクデータセットを用いて広範な実験を行った。 具体的には, 提案手法の有効性を確認するため, クロスデータセット評価を行い, 提案手法による性能向上を実証した。

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