論文の概要: FaceSwapGuard: Safeguarding Facial Privacy from DeepFake Threats through Identity Obfuscation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10801v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 13:45:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:29.638913
• Title: FaceSwapGuard: Safeguarding Facial Privacy from DeepFake Threats through Identity Obfuscation
• Title（参考訳）: FaceSwapGuard: アイデンティティの難しさを通じて、ディープフェイクの脅威から顔のプライバシーを守る
• Authors: Li Wang, Zheng Li, Xuhong Zhang, Shouling Ji, Shanqing Guo,
• Abstract要約: FaceSwapGuard(FSG)は、ディープフェイクのフェイススワッピング脅威に対するブラックボックス防御機構である。 FSGはユーザーの顔画像に知覚不能な摂動を導入し、アイデンティティエンコーダによって抽出された特徴を妨害する。 複数のフェイススワッピング技術に対するFSGの有効性を示す大規模な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.52406793874506
• License:
• Abstract: DeepFakes pose a significant threat to our society. One representative DeepFake application is face-swapping, which replaces the identity in a facial image with that of a victim. Although existing methods partially mitigate these risks by degrading the quality of swapped images, they often fail to disrupt the identity transformation effectively. To fill this gap, we propose FaceSwapGuard (FSG), a novel black-box defense mechanism against deepfake face-swapping threats. Specifically, FSG introduces imperceptible perturbations to a user's facial image, disrupting the features extracted by identity encoders. When shared online, these perturbed images mislead face-swapping techniques, causing them to generate facial images with identities significantly different from the original user. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of FSG against multiple face-swapping techniques, reducing the face match rate from 90\% (without defense) to below 10\%. Both qualitative and quantitative studies further confirm its ability to confuse human perception, highlighting its practical utility. Additionally, we investigate key factors that may influence FSG and evaluate its robustness against various adaptive adversaries.
• Abstract（参考訳）: DeepFakesは私たちの社会に重大な脅威をもたらす。 DeepFakeの代表的なアプリケーションはフェイススワッピング(face-swapping)で、顔画像のアイデンティティを被害者のIDに置き換える。 既存の手法は、スワップ画像の品質を低下させることによって、これらのリスクを部分的に軽減するが、ID変換を効果的に破壊することができないことが多い。 このギャップを埋めるために、ディープフェイクの対面スワッピング脅威に対する新しいブラックボックス防御機構であるFaceSwapGuard(FSG)を提案する。 具体的には、FSGはユーザーの顔画像に知覚不能な摂動を導入し、アイデンティティエンコーダによって抽出された特徴を妨害する。 オンラインで共有すると、これらの混乱した画像は、顔スワッピングのテクニックを誤解させ、元のユーザーと大きく異なるアイデンティティを持つ顔画像を生成する。 FSGが複数のフェイススワッピング技術に対して有効であることを示し、顔マッチング率を90 %(防御なしで)から10 %未満に下げた。 定性的かつ定量的な研究は、人間の知覚を混乱させる能力をさらに確認し、その実用性を強調している。 さらに,FSGに影響を及ぼす可能性のある重要な要因について検討し,様々な適応的敵に対する堅牢性を評価する。

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