Fugu-MT 論文翻訳(概要): FantasyID: A dataset for detecting digital manipulations of ID-documents

論文の概要: FantasyID: A dataset for detecting digital manipulations of ID-documents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20808v1
Date: Mon, 28 Jul 2025 13:20:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.131121
Title: FantasyID: A dataset for detecting digital manipulations of ID-documents
Title（参考訳）: FantasyID:ID文書のデジタル操作を検出するデータセット
Authors: Pavel Korshunov, Amir Mohammadi, Vidit Vidit, Christophe Ecabert, Sébastien Marcel,
Abstract要約: 実世界のIDを模倣する新しいデータセットFantasyIDを提案するが、法的文書の改ざんは行わない。 FantasyIDには、さまざまなデザインスタイル、言語、実際の人々の顔を持つIDカードが含まれている。我々は、悪意あるアクターが既存の生成ツールを使ってIDを改ざんするために行うデジタル偽造/インジェクション攻撃をエミュレートした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.7548607375651
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Advancements in image generation led to the availability of easy-to-use tools for malicious actors to create forged images. These tools pose a serious threat to the widespread Know Your Customer (KYC) applications, requiring robust systems for detection of the forged Identity Documents (IDs). To facilitate the development of the detection algorithms, in this paper, we propose a novel publicly available (including commercial use) dataset, FantasyID, which mimics real-world IDs but without tampering with legal documents and, compared to previous public datasets, it does not contain generated faces or specimen watermarks. FantasyID contains ID cards with diverse design styles, languages, and faces of real people. To simulate a realistic KYC scenario, the cards from FantasyID were printed and captured with three different devices, constituting the bonafide class. We have emulated digital forgery/injection attacks that could be performed by a malicious actor to tamper the IDs using the existing generative tools. The current state-of-the-art forgery detection algorithms, such as TruFor, MMFusion, UniFD, and FatFormer, are challenged by FantasyID dataset. It especially evident, in the evaluation conditions close to practical, with the operational threshold set on validation set so that false positive rate is at 10%, leading to false negative rates close to 50% across the board on the test set. The evaluation experiments demonstrate that FantasyID dataset is complex enough to be used as an evaluation benchmark for detection algorithms.
Abstract（参考訳）: 画像生成の進歩により、悪意あるアクターが偽画像を作成するための使いやすいツールが利用可能になった。これらのツールはKYC(Know Your Customer)アプリケーションに深刻な脅威をもたらし、偽造されたIDドキュメント(ID)を検出するために堅牢なシステムを必要とします。検出アルゴリズムの開発を容易にするために,本論文では,現実のIDを模倣するが法的文書の改ざんを伴わずに,生成した顔や標本の透かしを含まない,新しい公開データセットFantasyIDを提案する。 FantasyIDには、さまざまなデザインスタイル、言語、実際の人々の顔を持つIDカードが含まれている。現実的なKYCシナリオをシミュレートするために、FantasyIDのカードは3つの異なるデバイスでプリントされ、ボナフィドクラスを構成する。我々は、悪意あるアクターが既存の生成ツールを使ってIDを改ざんするために行うデジタル偽造/インジェクション攻撃をエミュレートした。 TruFor、MMFusion、UniFD、FatFormerといった最先端のフォージェリ検出アルゴリズムは、FantasyIDデータセットによって挑戦されている。特に、実用に近い評価条件では、運用しきい値が検証セットに設定され、偽陽性率が10%に設定され、テストセットのボード全体で偽陰性率が50%に近づいたことは明らかである。評価実験により、FantasyIDデータセットは検出アルゴリズムの評価ベンチマークとして使用できるほど複雑であることが示された。

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