論文の概要: Realism to Deception: Investigating Deepfake Detectors Against Face Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07178v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 19:49:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.09873
• Title: Realism to Deception: Investigating Deepfake Detectors Against Face Enhancement
• Title（参考訳）: 虚偽に対する現実主義: 顔の強化に対するディープフェイク検知器の調査
• Authors: Muhammad Saad Saeed, Ijaz Ul Haq, Khalid Malik,
• Abstract要約: 顔強化技術は必然的に生体計測の特徴を歪め、ディープフェイク検出器の精度を著しく低下させる。 我々は,一般的に使用されている顔強調法が,反法医学的ツールとして有効であるかどうかを体系的に評価した。 以上の結果から,顔強調法は反法医学的ツールとして効果的に機能することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8886473137668816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face enhancement techniques are widely used to enhance facial appearance. However, they can inadvertently distort biometric features, leading to significant decrease in the accuracy of deepfake detectors. This study hypothesizes that these techniques, while improving perceptual quality, can degrade the performance of deepfake detectors. To investigate this, we systematically evaluate whether commonly used face enhancement methods can serve an anti-forensic role by reducing detection accuracy. We use both traditional image processing methods and advanced GAN-based enhancements to evaluate the robustness of deepfake detectors. We provide a comprehensive analysis of the effectiveness of these enhancement techniques, focusing on their impact on Na\"ive, Spatial, and Frequency-based detection methods. Furthermore, we conduct adversarial training experiments to assess whether exposure to face enhancement transformations improves model robustness. Experiments conducted on the FaceForensics++, DeepFakeDetection, and CelebDF-v2 datasets indicate that even basic enhancement filters can significantly reduce detection accuracy achieving ASR up to 64.63\%. In contrast, GAN-based techniques further exploit these vulnerabilities, achieving ASR up to 75.12\%. Our results demonstrate that face enhancement methods can effectively function as anti-forensic tools, emphasizing the need for more resilient and adaptive forensic methods.
• Abstract（参考訳）: 顔強調技術は顔の外観を高めるために広く用いられている。 しかし、それらは必然的に生体計測の特徴を歪め、ディープフェイク検出器の精度を著しく低下させる。 本研究は,これらの手法が知覚品質を向上させる一方で,ディープフェイク検出器の性能を低下させることができることを仮定する。 そこで本研究では,一般的に使用されている顔強調法が,検出精度を低下させることで,反法医学的役割を果たすことができるかどうかを系統的に評価した。 我々は、従来の画像処理手法と高度なGANに基づく拡張の両方を用いて、ディープフェイク検出器の堅牢性を評価する。 本研究では,これらの拡張手法の有効性を包括的に分析し,Na\,空間,周波数に基づく検出方法への影響に着目した。 さらに、顔強調変換への露出がモデルロバスト性を向上させるかどうかを評価するために、敵の訓練実験を行う。 FaceForensics++、DeepFakeDetection、CelebDF-v2データセットで実施された実験は、基本的な拡張フィルタでさえ、ASRを達成するための検出精度を64.63\%まで大幅に削減できることを示している。 対照的に、GANベースの技術はこれらの脆弱性をさらに悪用し、ASRは75.12\%に達する。 以上の結果から, 顔強調法は, よりレジリエンスで適応的な法医学的手法の必要性を強調しつつ, 効果的に反法医学的手法として機能できることが示唆された。

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