論文の概要: Unmasking Synthetic Realities in Generative AI: A Comprehensive Review of Adversarially Robust Deepfake Detection Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21157v1
- Date: Thu, 24 Jul 2025 22:05:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.003872
- Title: Unmasking Synthetic Realities in Generative AI: A Comprehensive Review of Adversarially Robust Deepfake Detection Systems
- Title（参考訳）: 生成AIにおける未知の合成現実--対向的ロバストディープフェイク検出システムの総合的レビュー
- Authors: Naseem Khan, Tuan Nguyen, Amine Bermak, Issa Khalil,
- Abstract要約: ディープフェイク拡散合成メディアは、デジタルセキュリティ、誤情報緩和、アイデンティティ保護に挑戦する。
本研究の体系的レビューでは, 再現性のある実装の透明性と検証を重視した, 最先端のディープフェイク検出手法の評価を行う。
1) 統計的異常や階層的特徴抽出を利用した完全合成メディアの検出,(2) 視覚的アーティファクトや時間的不整合といったマルチモーダルな手がかりを用いた実コンテンツ中の操作された領域の局在化。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.359154048799454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of Generative Artificial Intelligence has fueled deepfake proliferation-synthetic media encompassing fully generated content and subtly edited authentic material-posing challenges to digital security, misinformation mitigation, and identity preservation. This systematic review evaluates state-of-the-art deepfake detection methodologies, emphasizing reproducible implementations for transparency and validation. We delineate two core paradigms: (1) detection of fully synthetic media leveraging statistical anomalies and hierarchical feature extraction, and (2) localization of manipulated regions within authentic content employing multi-modal cues such as visual artifacts and temporal inconsistencies. These approaches, spanning uni-modal and multi-modal frameworks, demonstrate notable precision and adaptability in controlled settings, effectively identifying manipulations through advanced learning techniques and cross-modal fusion. However, comprehensive assessment reveals insufficient evaluation of adversarial robustness across both paradigms. Current methods exhibit vulnerability to adversarial perturbations-subtle alterations designed to evade detection-undermining reliability in real-world adversarial contexts. This gap highlights critical disconnect between methodological development and evolving threat landscapes. To address this, we contribute a curated GitHub repository aggregating open-source implementations, enabling replication and testing. Our findings emphasize urgent need for future work prioritizing adversarial resilience, advocating scalable, modality-agnostic architectures capable of withstanding sophisticated manipulations. This review synthesizes strengths and shortcomings of contemporary deepfake detection while charting paths toward robust trustworthy systems.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能の急速な進歩は、完全に生成されたコンテンツを含むディープフェイク増殖合成メディアを加速させ、デジタルセキュリティ、誤情報緩和、アイデンティティ保護への真正な素材提供の課題を微調整した。
本研究の体系的レビューでは, 再現性のある実装の透明性と検証を重視した, 最先端のディープフェイク検出手法の評価を行う。
1) 統計的異常や階層的特徴抽出を利用した完全合成メディアの検出,(2) 視覚的アーティファクトや時間的不整合といったマルチモーダルな手がかりを用いた真のコンテンツ内の操作領域の局在化。
これらのアプローチは、ユニモーダルフレームワークとマルチモーダルフレームワークにまたがり、制御された設定における顕著な精度と適応性を示し、高度な学習技術と相互モーダル融合による操作を効果的に識別する。
しかし、包括的評価では、両パラダイム間の対立的堅牢性の評価は不十分である。
現在の手法は、現実世界の逆境環境における検出・アンダーミングの信頼性を回避するために設計された、敵の摂動・サブストル変化に対する脆弱性を示す。
このギャップは、方法論的開発と進化する脅威の風景の間の重要な断絶を浮き彫りにする。
これを解決するため、オープンソースの実装を集約するキュレートされたGitHubリポジトリにコントリビュートし、レプリケーションとテストを可能にします。
本研究は,高度な操作に耐えられるスケーラブルでモダリティに依存しないアーキテクチャを提唱し,敵のレジリエンスを優先する今後の作業の必要性を強調した。
本稿では,信頼性の高いシステムへのパスをチャート化しながら,現代のディープフェイク検出の長所と短所を合成する。
関連論文リスト
- Enhancing Abnormality Identification: Robust Out-of-Distribution Strategies for Deepfake Detection [2.4851820343103035]
本稿では,2つの新しいOf-Distribution(OOD)検出手法を提案する。
第1のアプローチは入力画像の再構築のために訓練され、第2のアプローチはOODを検出するための注意機構が組み込まれている。
提案手法は,ベンチマーク上での最高性能構成のうち,深度検出とランク付けにおいて有望な結果が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T13:24:33Z) - Robustness in AI-Generated Detection: Enhancing Resistance to Adversarial Attacks [4.179092469766417]
本稿では,現在のAI生成顔検出システムの脆弱性について検討する。
本稿では, 対人訓練を統合し, 対人訓練の効果を緩和するアプローチを提案する。
我々はまた、AI生成コンテンツの本質的な特徴に関する洞察を提供する、敵対的および良心的な事例の詳細な分析も提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T11:19:01Z) - Unveiling Zero-Space Detection: A Novel Framework for Autonomous Ransomware Identification in High-Velocity Environments [0.0]
提案したZero-Space Detectionフレームワークは、教師なしクラスタリングと高度なディープラーニング技術により、潜時行動パターンを識別する。
高速度環境では多相フィルタリングとアンサンブル学習を統合して効率的な意思決定を行う。
実験的評価では、LockBit、Conti、Revil、BlackMatterなど、さまざまなランサムウェアファミリー間で高い検出率を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-22T11:41:44Z) - Adaptive Meta-Learning for Robust Deepfake Detection: A Multi-Agent Framework to Data Drift and Model Generalization [6.589206192038365]
本稿では,タスク固有適応型サンプル合成と整合性正規化を用いた対角的メタ学習アルゴリズムを提案する。
これにより、モデルの堅牢性と一般化の両方が促進される。
実験結果は、モデルが様々なデータセットにわたって一貫した性能を示し、比較したモデルよりも優れていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T19:55:07Z) - The Cat and Mouse Game: The Ongoing Arms Race Between Diffusion Models and Detection Methods [0.0]
拡散モデルは合成メディア生成を変革し、未整合のリアリズムとコンテンツ生成の制御を提供する。
それらは、ディープフェイク、誤報、著作権のある素材の不正な複製を促進することができる。
これに対し, 効果的な検出機構の必要性が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:51:04Z) - AI-Based Energy Transportation Safety: Pipeline Radial Threat Estimation
Using Intelligent Sensing System [52.93806509364342]
本稿では,分散光ファイバーセンシング技術に基づくエネルギーパイプラインの放射状脅威推定手法を提案する。
本稿では,包括的信号特徴抽出のための連続的マルチビュー・マルチドメイン機能融合手法を提案する。
本研究では,事前学習モデルによる伝達学習の概念を取り入れ,認識精度と学習効率の両立を図る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T12:37:35Z) - A Discrepancy Aware Framework for Robust Anomaly Detection [51.710249807397695]
本稿では,DAF(Disdisrepancy Aware Framework)を提案する。
本手法は,デコーダの欠陥同定に外見に依存しないキューを利用して,その合成外観への依存を緩和する。
単純な合成戦略の下では,既存の手法を大きなマージンで上回り,また,最先端のローカライゼーション性能も達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T15:21:40Z) - Towards General Visual-Linguistic Face Forgery Detection [95.73987327101143]
ディープフェイクは現実的な顔操作であり、セキュリティ、プライバシー、信頼に深刻な脅威をもたらす可能性がある。
既存の方法は、このタスクを、デジタルラベルまたはマスク信号を使用して検出モデルをトレーニングするバイナリ分類として扱う。
本稿では, 微粒な文レベルのプロンプトをアノテーションとして用いた, VLFFD (Visual-Linguistic Face Forgery Detection) という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T10:22:33Z) - NPVForensics: Jointing Non-critical Phonemes and Visemes for Deepfake
Detection [50.33525966541906]
既存のマルチモーダル検出手法は、Deepfakeビデオを公開するために、音声と視覚の不整合をキャプチャする。
NPVForensics と呼ばれる非臨界音素とビセムの相関関係を抽出する新しいディープフェイク検出法を提案する。
我々のモデルは、微調整で下流のDeepfakeデータセットに容易に適応できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T06:06:05Z) - Adversarial Robustness under Long-Tailed Distribution [93.50792075460336]
敵対的ロバスト性はディープネットワークの脆弱性と本質的特徴を明らかにすることで近年広く研究されている。
本研究では,長尾分布下における敵対的脆弱性と防御について検討する。
我々は、スケール不変とデータ再分散という2つの専用モジュールからなるクリーンで効果的なフレームワークであるRoBalを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T17:53:08Z) - Towards Understanding the Adversarial Vulnerability of Skeleton-based
Action Recognition [133.35968094967626]
骨格に基づく行動認識は、動的状況への強い適応性から注目を集めている。
ディープラーニング技術の助けを借りて、かなり進歩し、現在、良識のある環境で約90%の精度を達成している。
異なる対角的環境下での骨格に基づく行動認識の脆弱性に関する研究はいまだ研究されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-14T17:12:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。