論文の概要: Deepfake-Eval-2024: A Multi-Modal In-the-Wild Benchmark of Deepfakes Circulated in 2024
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02857v3
- Date: Mon, 24 Mar 2025 20:46:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:53:04.972453
- Title: Deepfake-Eval-2024: A Multi-Modal In-the-Wild Benchmark of Deepfakes Circulated in 2024
- Title（参考訳）: Deepfake-Eval-2024:2024年に循環したDeepfakesのマルチモーダルIn-the-Wildベンチマーク
- Authors: Nuria Alina Chandra, Ryan Murtfeldt, Lin Qiu, Arnab Karmakar, Hannah Lee, Emmanuel Tanumihardja, Kevin Farhat, Ben Caffee, Sejin Paik, Changyeon Lee, Jongwook Choi, Aerin Kim, Oren Etzioni,
- Abstract要約: 我々は,2024年にソーシャルメディアとディープフェイク検出プラットフォームユーザから収集されたワイヤ内ディープフェイクからなる新しいディープフェイク検出ベンチマークであるDeepfake-Eval-2024を紹介する。
ベンチマークには、52の異なる言語で88の異なるウェブサイトからさまざまなメディアコンテンツが含まれている。
その結果,Deepfake-Eval-2024で評価すると,オープンソースのDeepfake検出モデルの性能は急激に低下することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.865766644176186
- License:
- Abstract: In the age of increasingly realistic generative AI, robust deepfake detection is essential for mitigating fraud and disinformation. While many deepfake detectors report high accuracy on academic datasets, we show that these academic benchmarks are out of date and not representative of real-world deepfakes. We introduce Deepfake-Eval-2024, a new deepfake detection benchmark consisting of in-the-wild deepfakes collected from social media and deepfake detection platform users in 2024. Deepfake-Eval-2024 consists of 45 hours of videos, 56.5 hours of audio, and 1,975 images, encompassing the latest manipulation technologies. The benchmark contains diverse media content from 88 different websites in 52 different languages. We find that the performance of open-source state-of-the-art deepfake detection models drops precipitously when evaluated on Deepfake-Eval-2024, with AUC decreasing by 50% for video, 48% for audio, and 45% for image models compared to previous benchmarks. We also evaluate commercial deepfake detection models and models finetuned on Deepfake-Eval-2024, and find that they have superior performance to off-the-shelf open-source models, but do not yet reach the accuracy of deepfake forensic analysts. The dataset is available at https://github.com/nuriachandra/Deepfake-Eval-2024.
- Abstract（参考訳）: ますます現実的な生成AIの時代において、詐欺や偽情報の緩和には堅牢なディープフェイク検出が不可欠である。
多くのディープフェイク検出器は学術的なデータセットに高い精度を報告しているが、これらのベンチマークは時代遅れであり、現実世界のディープフェイクを代表していない。
我々は,2024年にソーシャルメディアとディープフェイク検出プラットフォームユーザから収集されたワイヤ内ディープフェイクからなる新しいディープフェイク検出ベンチマークであるDeepfake-Eval-2024を紹介する。
Deepfake-Eval-2024は45時間のビデオ、56.5時間のオーディオ、1,975のイメージで構成され、最新の操作技術を含んでいる。
ベンチマークには、52の異なる言語で88の異なるウェブサイトからさまざまなメディアコンテンツが含まれている。
その結果、Deepfake-Eval-2024で評価すると、オープンソースのDeepfake検出モデルの性能は急激に低下し、AUCはビデオで50%、オーディオで48%、画像で45%低下した。
また,Deepfake-Eval-2024で微調整された市販のディープフェイク検出モデルやモデルの評価を行い,市販のオープンソースモデルよりも優れた性能を示した。
データセットはhttps://github.com/nuriachandra/Deepfake-Eval-2024で公開されている。
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