論文の概要: Comparative Analysis of Deepfake Detection Models: New Approaches and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02900v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 02:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:50:00.823596
• Title: Comparative Analysis of Deepfake Detection Models: New Approaches and Perspectives
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出モデルの比較分析:新しいアプローチと展望
• Authors: Matheus Martins Batista,
• Abstract要約: この研究は、GenConViTモデルに焦点を当て、ディープフェイクを識別するための異なるアプローチを調査し、比較する。 研究を文脈化するために、ディープフェイクの社会的および法的影響と、それらの創造と検出の技術的基礎に対処する。 その結果、GenConViTは微調整後、精度(93.82%)と一般化能力において優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The growing threat posed by deepfake videos, capable of manipulating realities and disseminating misinformation, drives the urgent need for effective detection methods. This work investigates and compares different approaches for identifying deepfakes, focusing on the GenConViT model and its performance relative to other architectures present in the DeepfakeBenchmark. To contextualize the research, the social and legal impacts of deepfakes are addressed, as well as the technical fundamentals of their creation and detection, including digital image processing, machine learning, and artificial neural networks, with emphasis on Convolutional Neural Networks (CNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), and Transformers. The performance evaluation of the models was conducted using relevant metrics and new datasets established in the literature, such as WildDeep-fake and DeepSpeak, aiming to identify the most effective tools in the battle against misinformation and media manipulation. The obtained results indicated that GenConViT, after fine-tuning, exhibited superior performance in terms of accuracy (93.82%) and generalization capacity, surpassing other architectures in the DeepfakeBenchmark on the DeepSpeak dataset. This study contributes to the advancement of deepfake detection techniques, offering contributions to the development of more robust and effective solutions against the dissemination of false information.
• Abstract（参考訳）: 現実を操り、誤報を広めるディープフェイクビデオが生み出す脅威は、効果的な検出方法の緊急の必要性を喚起する。 この研究は、DeepfakeBenchmarkにある他のアーキテクチャと比較して、GenConViTモデルとそのパフォーマンスに焦点を当て、ディープフェイクを識別するための異なるアプローチを調査し、比較する。 この研究を文脈化するために、ディープフェイクの社会的および法的影響と、デジタル画像処理、機械学習、人工知能など、それらの生成と検出の技術的基礎に対処し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ジェネレーティブ・ディバイザリー・ネットワーク(GAN)、トランスフォーマーに重点を置いている。 モデルの性能評価は、WildDeep-fakeやDeepSpeakといった文献で確立された関連するメトリクスと新しいデータセットを使用して行われ、誤情報やメディア操作との戦いにおける最も効果的なツールを特定した。 その結果、GenConViTは微調整後、精度(93.82%)と一般化能力において優れた性能を示し、DeepSpeakデータセット上のDeepfakeベンチマークの他のアーキテクチャを上回った。 本研究は, 偽情報の拡散に対するより堅牢で効果的なソリューションの開発に寄与し, ディープフェイク検出技術の進歩に寄与する。

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