論文の概要: DeepFake Doctor: Diagnosing and Treating Audio-Video Fake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05851v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 08:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.373965
• Title: DeepFake Doctor: Diagnosing and Treating Audio-Video Fake Detection
• Title（参考訳）: DeepFakeの医師:オーディオ・ビデオ・フェイク検出の診断と治療
• Authors: Marcel Klemt, Carlotta Segna, Anna Rohrbach,
• Abstract要約: 最近のDeepFake検出アプローチは、マルチモーダル(オーディオビデオ)脅威シナリオを探索している。 既存のデータセットには重大な問題がある。 我々は、Simple Multimodal BAseline (SIMBA)を導入し、将来的な緩和戦略を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.703619021132333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI advances rapidly, allowing the creation of very realistic manipulated video and audio. This progress presents a significant security and ethical threat, as malicious users can exploit DeepFake techniques to spread misinformation. Recent DeepFake detection approaches explore the multimodal (audio-video) threat scenario. In particular, there is a lack of reproducibility and critical issues with existing datasets - such as the recently uncovered silence shortcut in the widely used FakeAVCeleb dataset. Considering the importance of this topic, we aim to gain a deeper understanding of the key issues affecting benchmarking in audio-video DeepFake detection. We examine these challenges through the lens of the three core benchmarking pillars: datasets, detection methods, and evaluation protocols. To address these issues, we spotlight the recent DeepSpeak v1 dataset and are the first to propose an evaluation protocol and benchmark it using SOTA models. We introduce SImple Multimodal BAseline (SIMBA), a competitive yet minimalistic approach that enables the exploration of diverse design choices. We also deepen insights into the issue of audio shortcuts and present a promising mitigation strategy. Finally, we analyze and enhance the evaluation scheme on the widely used FakeAVCeleb dataset. Our findings offer a way forward in the complex area of audio-video DeepFake detection.
• Abstract（参考訳）: 生成AIは急速に進歩し、非常にリアルに操作されたビデオとオーディオを作成することができる。 この進歩は、悪意のあるユーザーがDeepFakeの技術を悪用して誤情報を広めることによって、重大なセキュリティと倫理上の脅威をもたらす。 最近のDeepFake検出アプローチは、マルチモーダル(オーディオビデオ)脅威シナリオを探索している。 特に、広く使用されているFakeAVCelebデータセットで最近明らかになったサイレントショートカットなど、既存のデータセットの再現性と重要な問題が欠如している。 このトピックの重要性を考慮すると、オーディオビデオのDeepFake検出におけるベンチマークに影響を及ぼす重要な問題について、より深く理解することを目指している。 本稿では,これらの課題を,データセット,検出方法,評価プロトコルの3つのコアベンチマークピラーのレンズを通して検討する。 これらの問題に対処するため、我々は最新のDeepSpeak v1データセットに注目し、SOTAモデルを用いて評価プロトコルを提案し、ベンチマークした。 SIMBA(Simple Multimodal BAseline)は,多種多様な設計選択の探索を可能にする,競争的かつ最小主義的なアプローチである。 また、音声ショートカットの問題に対する洞察を深め、将来性のある緩和戦略を示す。 最後に、広く使われているFakeAVCelebデータセットの評価手法を分析し、拡張する。 われわれの発見は、オーディオビデオのDeepFake検出の複雑な領域を前進させる手段を提供する。

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