論文の概要: De-Fake: Style based Anomaly Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03334v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 06:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.692362
• Title: De-Fake: Style based Anomaly Deepfake Detection
• Title（参考訳）: De-Fake:スタイルベースで異常なディープフェイク検出
• Authors: Sudev Kumar Padhi, Harshit Kumar, Umesh Kashyap, Sk. Subidh Ali,
• Abstract要約: フェイススワップのディープフェイクは、偽の情報を広め、評判を損ね、政治的意見を操り、非合意の親密なディープフェイク(NCID)を作り、子供を搾取するために使われる。 既存のディープフェイク検出方法は、顔のランドマークやピクセルレベルの特徴の不整合に依存している。 我々は、プライバシー保護の方法で顔スワップを検出する信頼性とスケーラブルなソリューションを提供するSafeVisionを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.62170384991303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting deepfakes involving face-swaps presents a significant challenge, particularly in real-world scenarios where anyone can perform face-swapping with freely available tools and apps without any technical knowledge. Existing deepfake detection methods rely on facial landmarks or inconsistencies in pixel-level features and often struggle with face-swap deepfakes, where the source face is seamlessly blended into the target image or video. The prevalence of face-swap is evident in everyday life, where it is used to spread false information, damage reputations, manipulate political opinions, create non-consensual intimate deepfakes (NCID), and exploit children by enabling the creation of child sexual abuse material (CSAM). Even prominent public figures are not immune to its impact, with numerous deepfakes of them circulating widely across social media platforms. Another challenge faced by deepfake detection methods is the creation of datasets that encompass a wide range of variations, as training models require substantial amounts of data. This raises privacy concerns, particularly regarding the processing and storage of personal facial data, which could lead to unauthorized access or misuse. Our key idea is to identify these style discrepancies to detect face-swapped images effectively without accessing the real facial image. We perform comprehensive evaluations using multiple datasets and face-swapping methods, which showcases the effectiveness of SafeVision in detecting face-swap deepfakes across diverse scenarios. SafeVision offers a reliable and scalable solution for detecting face-swaps in a privacy preserving manner, making it particularly effective in challenging real-world applications. To the best of our knowledge, SafeVision is the first deepfake detection using style features while providing inherent privacy protection.
• Abstract（参考訳）: フェイススワップを含むディープフェイクを検出することは、特に誰でも自由に使えるツールやアプリを使って誰でもフェイススワッピングができる現実世界のシナリオにおいて重要な課題である。 既存のディープフェイク検出方法は、顔のランドマークやピクセルレベルの特徴の不整合に頼り、しばしば顔のスワップなディープフェイクに苦労する。 フェイススワップの流行は日常生活において明らかであり、虚偽の情報を広め、評判を損ね、政治的意見を操り、非合意的親密なディープフェイク(NCID)を作成し、児童性的虐待材料(CSAM)の作成を可能にすることで子供に悪用する。 著名人でさえその影響に免疫がなく、多くのディープフェイクがソーシャルメディアプラットフォームで広く流通している。 ディープフェイク検出手法が直面しているもうひとつの課題は、トレーニングモデルが大量のデータを必要とするため、幅広いバリエーションを含むデータセットの作成である。 これによりプライバシー上の懸念、特に個人の顔データの処理と保存が高まり、不正アクセスや誤用につながる可能性がある。 私たちのキーとなるアイデアは、実際の顔画像にアクセスすることなく、顔に隠された画像を効果的に検出する、これらのスタイルの相違を見出すことです。 複数のデータセットとフェイススワッピング手法を用いて総合評価を行い、多様なシナリオにおけるフェイススワップディープフェイクの検出におけるSafeVisionの有効性を示す。 SafeVisionは、プライバシー保護の方法で顔スワップを検出するための信頼性とスケーラブルなソリューションを提供する。 私たちの知る限りでは、SafeVisionは、固有のプライバシー保護を提供しながらスタイル機能を使用した最初のディープフェイク検出です。

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