論文の概要: Deepfake Forensic Analysis: Source Dataset Attribution and Legal Implications of Synthetic Media Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11110v1
• Date: Fri, 16 May 2025 10:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.767613
• Title: Deepfake Forensic Analysis: Source Dataset Attribution and Legal Implications of Synthetic Media Manipulation
• Title（参考訳）: Deepfake Forensic Analysis: Source Dataset Attribution and Legal Implications of Synthetic Media Manipulation
• Authors: Massimiliano Cassia, Luca Guarnera, Mirko Casu, Ignazio Zangara, Sebastiano Battiato,
• Abstract要約: Generative Adrial Networks (GANs) が生成する合成メディアは、認証の検証とデータセットの起源のトレースに課題を提起する。 本稿では,GAN生成画像のトレーニングデータセット(例えば CelebA や FFHQ)を解釈可能な特徴解析により識別する新しい法医学的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.764826667785188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Synthetic media generated by Generative Adversarial Networks (GANs) pose significant challenges in verifying authenticity and tracing dataset origins, raising critical concerns in copyright enforcement, privacy protection, and legal compliance. This paper introduces a novel forensic framework for identifying the training dataset (e.g., CelebA or FFHQ) of GAN-generated images through interpretable feature analysis. By integrating spectral transforms (Fourier/DCT), color distribution metrics, and local feature descriptors (SIFT), our pipeline extracts discriminative statistical signatures embedded in synthetic outputs. Supervised classifiers (Random Forest, SVM, XGBoost) achieve 98-99% accuracy in binary classification (real vs. synthetic) and multi-class dataset attribution across diverse GAN architectures (StyleGAN, AttGAN, GDWCT, StarGAN, and StyleGAN2). Experimental results highlight the dominance of frequency-domain features (DCT/FFT) in capturing dataset-specific artifacts, such as upsampling patterns and spectral irregularities, while color histograms reveal implicit regularization strategies in GAN training. We further examine legal and ethical implications, showing how dataset attribution can address copyright infringement, unauthorized use of personal data, and regulatory compliance under frameworks like GDPR and California's AB 602. Our framework advances accountability and governance in generative modeling, with applications in digital forensics, content moderation, and intellectual property litigation.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GANs) が生成した合成メディアは、認証の検証とデータセットの発端の追跡において重大な課題を提起し、著作権執行、プライバシー保護、法的コンプライアンスにおける重要な懸念を提起している。 本稿では,GAN生成画像のトレーニングデータセット(例えば CelebA や FFHQ)を解釈可能な特徴解析により識別する新しい法医学的枠組みを提案する。 スペクトル変換(フーリエ/DCT)、色分布メトリクス、局所特徴記述子(SIFT)を統合することにより、我々のパイプラインは合成出力に埋め込まれた識別統計的シグネチャを抽出する。 教師付き分類器(Random Forest, SVM, XGBoost)は、バイナリ分類(現実対合成)における98-99%の精度と、多様なGANアーキテクチャ(StyleGAN, AttGAN, GDWCT, StarGAN, StyleGAN2)におけるマルチクラスデータセット属性を達成する。 カラーヒストグラムではGANトレーニングにおける暗黙の正規化戦略が示される一方で、アップサンプリングパターンやスペクトル不規則といったデータセット固有のアーティファクトをキャプチャする際の周波数領域特徴(DCT/FFT)の優位性を強調した。 さらに、GDPRやカリフォルニア州のAB 602といったフレームワークの下で、データセットの属性が著作権侵害、個人データの不正使用、および規制コンプライアンスにどう対処できるかを示す、法的および倫理的意味についても検討する。 本フレームワークは,デジタル鑑定学,コンテンツモデレーション,知的財産訴訟を応用した生成モデリングにおける説明責任とガバナンスを推し進める。

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