論文の概要: Zero-Shot Visual Deepfake Detection: Can AI Predict and Prevent Fake Content Before It's Created?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18461v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 22:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.605861
• Title: Zero-Shot Visual Deepfake Detection: Can AI Predict and Prevent Fake Content Before It's Created?
• Title（参考訳）: ゼロショットのビジュアルディープフェイク検出:AIはフェイクコンテンツを事前に予測し、予防できるのか?
• Authors: Ayan Sar, Sampurna Roy, Tanupriya Choudhury, Ajith Abraham,
• Abstract要約: デジタルセキュリティ、メディアの完全性、および公的な信頼に対するディープフェイクの脅威は急速に増加している。 本研究は、モデルが特定のディープフェイク変化を見たことがない場合でも、ゼロショットディープフェイク検出(ゼロショットディープフェイク検出)を新たに行う方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.89029114152292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) and diffusion models have dramatically advanced deepfake technology, and its threats to digital security, media integrity, and public trust have increased rapidly. This research explored zero-shot deepfake detection, an emerging method even when the models have never seen a particular deepfake variation. In this work, we studied self-supervised learning, transformer-based zero-shot classifier, generative model fingerprinting, and meta-learning techniques that better adapt to the ever-evolving deepfake threat. In addition, we suggested AI-driven prevention strategies that mitigated the underlying generation pipeline of the deepfakes before they occurred. They consisted of adversarial perturbations for creating deepfake generators, digital watermarking for content authenticity verification, real-time AI monitoring for content creation pipelines, and blockchain-based content verification frameworks. Despite these advancements, zero-shot detection and prevention faced critical challenges such as adversarial attacks, scalability constraints, ethical dilemmas, and the absence of standardized evaluation benchmarks. These limitations were addressed by discussing future research directions on explainable AI for deepfake detection, multimodal fusion based on image, audio, and text analysis, quantum AI for enhanced security, and federated learning for privacy-preserving deepfake detection. This further highlighted the need for an integrated defense framework for digital authenticity that utilized zero-shot learning in combination with preventive deepfake mechanisms. Finally, we highlighted the important role of interdisciplinary collaboration between AI researchers, cybersecurity experts, and policymakers to create resilient defenses against the rising tide of deepfake attacks.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)と拡散モデルでは,デジタルセキュリティやメディアの完全性,公的な信頼に対する脅威が急速に増大している。 本研究は、モデルが特定のディープフェイク変化を見たことがない場合でも、ゼロショットディープフェイク検出(ゼロショットディープフェイク検出)を新たに行う方法である。 本研究では,自己教師型学習,トランスフォーマーベースゼロショット分類器,生成モデルフィンガープリント,メタラーニング技術について検討した。 さらに、私たちは、ディープフェイクの根底にある生成パイプラインを緩和するAI駆動の予防戦略を提案しました。 それらは、ディープフェイクジェネレータを作成するための敵対的な摂動、コンテンツ認証のためのデジタル透かし、コンテンツ生成パイプラインのためのリアルタイムAI監視、ブロックチェーンベースのコンテンツ検証フレームワークで構成された。 これらの進歩にもかかわらず、ゼロショットの検出と防止は、敵攻撃、スケーラビリティの制約、倫理的ジレンマ、標準化された評価ベンチマークの欠如といった重要な課題に直面した。 これらの制限は、ディープフェイク検出のための説明可能なAI、画像、オーディオ、テキスト分析に基づくマルチモーダル融合、セキュリティ強化のための量子AI、プライバシ保護のためのフェデレーション付き学習について、将来の研究方向について議論することで解決された。 このことは、ゼロショット学習と予防的なディープフェイク機構を組み合わせたデジタル認証のための統合された防御フレームワークの必要性をさらに強調した。 最後に、AI研究者、サイバーセキュリティの専門家、および政策立案者による学際的なコラボレーションが、ディープフェイク攻撃の高まりに対して回復力のある防衛を構築する上で重要な役割を強調した。

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