論文の概要: FaceTracer: Unveiling Source Identities from Swapped Face Images and Videos for Fraud Prevention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08082v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 04:00:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:27.514455
• Title: FaceTracer: Unveiling Source Identities from Swapped Face Images and Videos for Fraud Prevention
• Title（参考訳）: FaceTracer:スワップされた顔画像とフルート防止のためのビデオから情報源のIDを公開
• Authors: Zhongyi Zhang, Jie Zhang, Wenbo Zhou, Xinghui Zhou, Qing Guo, Weiming Zhang, Tianwei Zhang, Nenghai Yu,
• Abstract要約: FaceTracerは、元人物の身元を、交換された顔画像やビデオから追跡するように設計されたフレームワークである。 実験では、FaceTracerは元の人物をスワップされたコンテンツで特定し、不正行為に関わる悪意あるアクターの追跡を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.07489215110894
• License:
• Abstract: Face-swapping techniques have advanced rapidly with the evolution of deep learning, leading to widespread use and growing concerns about potential misuse, especially in cases of fraud. While many efforts have focused on detecting swapped face images or videos, these methods are insufficient for tracing the malicious users behind fraudulent activities. Intrusive watermark-based approaches also fail to trace unmarked identities, limiting their practical utility. To address these challenges, we introduce FaceTracer, the first non-intrusive framework specifically designed to trace the identity of the source person from swapped face images or videos. Specifically, FaceTracer leverages a disentanglement module that effectively suppresses identity information related to the target person while isolating the identity features of the source person. This allows us to extract robust identity information that can directly link the swapped face back to the original individual, aiding in uncovering the actors behind fraudulent activities. Extensive experiments demonstrate FaceTracer's effectiveness across various face-swapping techniques, successfully identifying the source person in swapped content and enabling the tracing of malicious actors involved in fraudulent activities. Additionally, FaceTracer shows strong transferability to unseen face-swapping methods including commercial applications and robustness against transmission distortions and adaptive attacks.
• Abstract（参考訳）: 顔認識技術は、ディープラーニングの進化とともに急速に進歩し、特に詐欺の場合において、潜在的な誤用に関する懸念が広まっていく。 多くの取り組みは、交換された顔画像やビデオを検出することに重点を置いているが、これらの手法は不正行為の背後にいる悪意のあるユーザーを追跡するには不十分である。 侵入的な透かしに基づくアプローチも、マークされていないアイデンティティを追跡できず、実用性を制限している。 これらの課題に対処するために、私たちはFaceTracerを紹介します。これは、顔画像やビデオの入れ替わりから、ソースの人物の身元を追跡するために特別に設計された、最初の非侵入的なフレームワークです。 具体的には、FaceTracerは、対象人物の同一性の特徴を分離しながら、対象人物に関する同一性情報を効果的に抑制するアンタングルモジュールを利用する。 これにより、スワップされた顔と元の人物を直接リンクできる堅牢なアイデンティティ情報を抽出し、不正行為の背後にあるアクターを明らかにするのに役立つ。 大規模な実験は、FaceTracerの有効性を様々なフェイススワッピング技術で実証し、ソースの人物をスワップされたコンテンツで特定し、不正行為に関わる悪意あるアクターの追跡を可能にする。 さらに、FaceTracerは、商業的応用や送信歪みや適応攻撃に対する堅牢性を含む、見つからないフェイススワッピング手法への強力な転送可能性を示している。

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