論文の概要: Toward Generalized Detection of Synthetic Media: Limitations, Challenges, and the Path to Multimodal Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11116v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 09:44:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.524288
• Title: Toward Generalized Detection of Synthetic Media: Limitations, Challenges, and the Path to Multimodal Solutions
• Title（参考訳）: 総合的な合成メディア検出に向けて--限界,課題,そしてマルチモーダルソリューションへの道のり
• Authors: Redwan Hussain, Mizanur Rahman, Prithwiraj Bhattacharjee,
• Abstract要約: 本研究は、AI生成メディア検出に関する24の最近の研究をレビューする。 マルチモーダルディープラーニングモデルは、より堅牢で一般化された検出を提供する可能性がある、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8251644521379164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) in media has advanced rapidly over the last decade. The introduction of Generative Adversarial Networks (GANs) improved the quality of photorealistic image generation. Diffusion models later brought a new era of generative media. These advances made it difficult to separate real and synthetic content. The rise of deepfakes demonstrated how these tools could be misused to spread misinformation, political conspiracies, privacy violations, and fraud. For this reason, many detection models have been developed. They often use deep learning methods such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs). These models search for visual, spatial, or temporal anomalies. However, such approaches often fail to generalize across unseen data and struggle with content from different models. In addition, existing approaches are ineffective in multimodal data and highly modified content. This study reviews twenty-four recent works on AI-generated media detection. Each study was examined individually to identify its contributions and weaknesses, respectively. The review then summarizes the common limitations and key challenges faced by current approaches. Based on this analysis, a research direction is suggested with a focus on multimodal deep learning models. Such models have the potential to provide more robust and generalized detection. It offers future researchers a clear starting point for building stronger defenses against harmful synthetic media.
• Abstract（参考訳）: メディアにおける人工知能(AI)はこの10年間で急速に進歩してきた。 GAN(Generative Adversarial Networks)の導入により、フォトリアリスティック画像生成の品質が向上した。 拡散モデルは後に生成メディアの新しい時代をもたらした。 これらの進歩により、実際の内容と合成内容の分離が困難になった。 ディープフェイクの台頭は、これらのツールが誤った情報、政治的陰謀、プライバシー侵害、詐欺を広めるためにどのように悪用されるかを示した。 このため、多くの検出モデルが開発されている。 彼らはしばしば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やビジョントランスフォーマー(ViT)といったディープラーニング手法を使用する。 これらのモデルは視覚的、空間的、時間的異常を検索する。 しかし、このようなアプローチは、目に見えないデータにまたがって一般化できず、異なるモデルからのコンテンツと競合することが多い。 さらに、既存のアプローチはマルチモーダルデータや高度に修正されたコンテンツでは効果がない。 本研究は、AI生成メディア検出に関する24の最近の研究をレビューする。 各研究は、それぞれの貢献と弱点を特定するために、それぞれ個別に調査された。 レビューでは、現在のアプローチで直面する共通の制限と重要な課題をまとめている。 この分析に基づいて,マルチモーダル深層学習モデルに着目した研究の方向性を提案する。 このようなモデルはより堅牢で一般化された検出を提供する可能性がある。 将来の研究者たちは、有害な合成メディアに対するより強力な防御を構築するための、明確な出発点を提供する。

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