論文の概要: Disruptive Attacks on Face Swapping via Low-Frequency Perceptual Perturbations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20595v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 09:34:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.293643
- Title: Disruptive Attacks on Face Swapping via Low-Frequency Perceptual Perturbations
- Title（参考訳）: 低周波知覚摂動による顔スワッピングの破壊的攻撃
- Authors: Mengxiao Huang, Minglei Shu, Shuwang Zhou, Zhaoyang Liu,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)によって駆動されるDeepfake技術は、プライバシと社会保障に重大なリスクをもたらす。
既存の検出手法は主に受動的であり、攻撃を防ぐことなく、事後分析に重点を置いている。
フェーススワップ操作を妨害する低周波摂動に基づくアクティブディフェンス法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.303194368381586
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deepfake technology, driven by Generative Adversarial Networks (GANs), poses significant risks to privacy and societal security. Existing detection methods are predominantly passive, focusing on post-event analysis without preventing attacks. To address this, we propose an active defense method based on low-frequency perceptual perturbations to disrupt face swapping manipulation, reducing the performance and naturalness of generated content. Unlike prior approaches that used low-frequency perturbations to impact classification accuracy,our method directly targets the generative process of deepfake techniques. We combine frequency and spatial domain features to strengthen defenses. By introducing artifacts through low-frequency perturbations while preserving high-frequency details, we ensure the output remains visually plausible. Additionally, we design a complete architecture featuring an encoder, a perturbation generator, and a decoder, leveraging discrete wavelet transform (DWT) to extract low-frequency components and generate perturbations that disrupt facial manipulation models. Experiments on CelebA-HQ and LFW demonstrate significant reductions in face-swapping effectiveness, improved defense success rates, and preservation of visual quality.
- Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)によって駆動されるDeepfake技術は、プライバシと社会保障に重大なリスクをもたらす。
既存の検出手法は主に受動的であり、攻撃を防ぐことなく、事後分析に重点を置いている。
そこで本稿では,フェーススワッピング操作を妨害する低周波摂動に基づくアクティブディフェンス手法を提案する。
分類精度に影響を与えるために低周波摂動を用いた従来の手法とは異なり、この手法はディープフェイク技術の生成過程を直接ターゲットとしている。
我々は、防御を強化するために周波数と空間領域の特徴を組み合わせる。
低周波摂動によるアーティファクトの導入と、高周波の詳細の保存により、出力が視覚的に可視であることを保証する。
さらに, 離散ウェーブレット変換(DWT)を利用して, 低周波成分を抽出し, 顔の操作モデルを妨害する摂動を生成する, エンコーダ, 摂動発生器, 復号器を備えた完全なアーキテクチャを設計する。
CelebA-HQとLFWの実験では、フェイススワッピングの有効性の大幅な低下、防御成功率の改善、視覚的品質の維持が示されている。
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