論文の概要: A Hybrid Deep Learning and Forensic Approach for Robust Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27392v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 11:32:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.085683
• Title: A Hybrid Deep Learning and Forensic Approach for Robust Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ロバストディープフェイク検出のためのハイブリッドディープラーニングと法医学的アプローチ
• Authors: Sales Aribe Jr,
• Abstract要約: 既存のディープフェイク検出手法は、一般化や歪みに対する脆弱性の低いディープラーニングや、解釈可能なが新しい操作技術に制限される法医学的な分析に頼っている。 本研究では,雑音残差,JPEG圧縮トレース,周波数領域記述子などの法医学的特徴を融合したハイブリッドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of generative adversarial networks (GANs) and diffusion models has made synthetic media increasingly realistic, raising societal concerns around misinformation, identity fraud, and digital trust. Existing deepfake detection methods either rely on deep learning, which suffers from poor generalization and vulnerability to distortions, or forensic analysis, which is interpretable but limited against new manipulation techniques. This study proposes a hybrid framework that fuses forensic features, including noise residuals, JPEG compression traces, and frequency-domain descriptors, with deep learning representations from convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs). Evaluated on benchmark datasets (FaceForensics++, Celeb-DF v2, DFDC), the proposed model consistently outperformed single-method baselines and demonstrated superior performance compared to existing state-of-the-art hybrid approaches, achieving F1-scores of 0.96, 0.82, and 0.77, respectively. Robustness tests demonstrated stable performance under compression (F1 = 0.87 at QF = 50), adversarial perturbations (AUC = 0.84), and unseen manipulations (F1 = 0.79). Importantly, explainability analysis showed that Grad-CAM and forensic heatmaps overlapped with ground-truth manipulated regions in 82 percent of cases, enhancing transparency and user trust. These findings confirm that hybrid approaches provide a balanced solution, combining the adaptability of deep models with the interpretability of forensic cues, to develop resilient and trustworthy deepfake detection systems.
• Abstract（参考訳）: 生成的敵ネットワーク(GAN)と拡散モデルの急速な進化により、合成メディアはますます現実的になり、誤情報、アイデンティティ詐欺、デジタル信頼に関する社会的な懸念が高まっている。 既存のディープフェイク検出手法は、一般化や歪みに対する脆弱性の低いディープラーニングや、解釈可能なが新しい操作技術に制限される法医学的な分析に頼っている。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)の深層学習表現を用いて,ノイズ残差,JPEG圧縮トレース,周波数領域記述器などの法医学的特徴を融合するハイブリッドフレームワークを提案する。 ベンチマークデータセット (FaceForensics++, Celeb-DF v2, DFDC) で評価し, 提案モデルが一貫した単一メソッドベースラインよりも優れ, 従来の最先端ハイブリッドアプローチよりも優れた性能を示し, それぞれ0.96, 0.82, 0.77のF1スコアを達成した。 ロバストネス試験では、圧縮下での安定した性能(F1 = 0.87 at QF = 50)、対向摂動(AUC = 0.84)、目に見えない操作(F1 = 0.79)が示された。 重要な分析結果として,Grad-CAMと法医学的なヒートマップは,82%の症例で地上処理領域と重複し,透明性とユーザ信頼が向上した。 これらの結果から, ハイブリッドアプローチは, 深部モデルの適応性と法科学的手がかりの解釈性を組み合わせたバランスのとれたソリューションを提供し, 弾力性と信頼性の高い深部フェイク検出システムを開発したことが確認された。

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