論文の概要: Do Deepfake Detectors Work in Reality?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10920v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 22:38:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:17.494256
• Title: Do Deepfake Detectors Work in Reality?
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出器は現実に働くか?
• Authors: Simiao Ren, Hengwei Xu, Tsang Ng, Kidus Zewde, Shengkai Jiang, Ramini Desai, Disha Patil, Ning-Yau Cheng, Yining Zhou, Ragavi Muthukrishnan,
• Abstract要約: ディープフェイク、特にフェイスワップによる操作は、社会的な懸念を引き起こしている。 生成モデルの急速な進歩にもかかわらず、検出方法はペースを保っておらず、防衛戦略において重要なギャップを形成している。 実世界のシナリオで一般的に使用される超解像のポストプロセッシングステップは,既存のディープフェイク検出手法の有効性を著しく損なう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.230104201410257
• License:
• Abstract: Deepfakes, particularly those involving faceswap-based manipulations, have sparked significant societal concern due to their increasing realism and potential for misuse. Despite rapid advancements in generative models, detection methods have not kept pace, creating a critical gap in defense strategies. This disparity is further amplified by the disconnect between academic research and real-world applications, which often prioritize different objectives and evaluation criteria. In this study, we take a pivotal step toward bridging this gap by presenting a novel observation: the post-processing step of super-resolution, commonly employed in real-world scenarios, substantially undermines the effectiveness of existing deepfake detection methods. To substantiate this claim, we introduce and publish the first real-world faceswap dataset, collected from popular online faceswap platforms. We then qualitatively evaluate the performance of state-of-the-art deepfake detectors on real-world deepfakes, revealing that their accuracy approaches the level of random guessing. Furthermore, we quantitatively demonstrate the significant performance degradation caused by common post-processing techniques. By addressing this overlooked challenge, our study underscores a critical avenue for enhancing the robustness and practical applicability of deepfake detection methods in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク、特にフェイスワップをベースとした操作は、現実主義の高まりと誤用の可能性から、社会的な懸念を引き起こしている。 生成モデルの急速な進歩にもかかわらず、検出方法はペースを保っておらず、防衛戦略において重要なギャップを形成している。 この格差は、学術研究と現実世界の応用の切り離しによってさらに増幅され、しばしば異なる目的と評価基準を優先する。 本研究では,このギャップを埋めるための重要なステップとして,現実のシナリオで一般的に使用される超解像のポストプロセッシングステップを提示し,既存のディープフェイク検出手法の有効性を著しく損なう。 この主張を裏付けるために、我々は、人気のあるオンラインフェイスワッププラットフォームから収集された最初の現実世界のフェイスワップデータセットを紹介し、公開する。 次に、実世界のディープフェイクにおける最先端のディープフェイク検出器の性能を定性的に評価し、それらの精度がランダムな推測のレベルに近づくことを示した。 さらに,一般的な後処理技術による性能劣化を定量的に検証した。 この課題に対処することで,実環境におけるディープフェイク検出手法の堅牢性と実用性を高めるための重要な道筋を立証する。

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