論文の概要: Robust Deepfake Detection for Electronic Know Your Customer Systems Using Registered Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22601v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 12:16:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.176562
- Title: Robust Deepfake Detection for Electronic Know Your Customer Systems Using Registered Images
- Title（参考訳）: 登録画像を用いた顧客システムの電子知識のためのロバストディープフェイク検出
- Authors: Takuma Amada, Kazuya Kakizaki, Taiki Miyagawa, Akinori F. Ebihara, Kaede Shiohara, Toshihiko Yamasaki,
- Abstract要約: 本稿では,eKYC(Electronic Know Your Customer)システム用に設計されたディープフェイク検出アルゴリズムを提案する。
顔認識モデルにより抽出された識別ベクトルの時間的不整合を検出することにより,映像の真正性を評価する。
このアルゴリズムは、ビデオ入力の処理に加えて、登録された画像(真であると仮定される)を使ってアイデンティティの相違を計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.349824933680956
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a deepfake detection algorithm specifically designed for electronic Know Your Customer (eKYC) systems. To ensure the reliability of eKYC systems against deepfake attacks, it is essential to develop a robust deepfake detector capable of identifying both face swapping and face reenactment, while also being robust to image degradation. We address these challenges through three key contributions: (1)~Our approach evaluates the video's authenticity by detecting temporal inconsistencies in identity vectors extracted by face recognition models, leading to comprehensive detection of both face swapping and face reenactment. (2)~In addition to processing video input, the algorithm utilizes a registered image (assumed to be genuine) to calculate identity discrepancies between the input video and the registered image, significantly improving detection accuracy. (3)~We find that employing a face feature extractor trained on a larger dataset enhances both detection performance and robustness against image degradation. Our experimental results show that our proposed method accurately detects both face swapping and face reenactment comprehensively and is robust against various forms of unseen image degradation. Our source code is publicly available https://github.com/TaikiMiyagawa/DeepfakeDetection4eKYC.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,eKYC(Electronic Know Your Customer)システム用に設計されたディープフェイク検出アルゴリズムを提案する。
ディープフェイク攻撃に対するeKYCシステムの信頼性を確保するためには、顔スワッピングと顔再現の両方を識別できる堅牢なディープフェイク検出器を開発するとともに、画像劣化に対しても堅牢である必要がある。
顔認識モデルにより抽出された識別ベクトルの時間的不整合を検出することにより,映像の真正性を評価し,顔のスワッピングと顔の再現の両方を包括的に検出する。
2)〜映像入力の処理に加えて、登録された画像(真であると仮定される)を用いて、入力された映像と登録された画像との同一性の不一致を計算し、検出精度を著しく向上させる。
(3)〜より大規模なデータセットで訓練した顔特徴抽出器を用いることで,画像劣化に対する検出性能とロバスト性の両方が向上することがわかった。
提案手法は,顔のスワッピングと顔の再現の両方を包括的に正確に検出し,様々な画像劣化に対して頑健であることを示す。
私たちのソースコードはhttps://github.com/TaikiMiygawa/DeepfakeDetection4eKYC.comで公開されています。
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