論文の概要: Deepfake Geography: Detecting AI-Generated Satellite Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17766v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 20:30:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.412165
- Title: Deepfake Geography: Detecting AI-Generated Satellite Images
- Title（参考訳）: Deepfake Geography:AI生成衛星画像の検出
- Authors: Mansur Yerzhanuly,
- Abstract要約: StyleGAN2やStable Diffusionのような生成モデルは衛星画像の信頼性を脅かす。
我々は、AI生成衛星画像を検出するために、コナールニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)を比較した。
ViTはCNNの精度(95.11パーセント対87.02パーセント)と全体的な堅牢性の両方で著しく上回っている。
- 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 advancement of generative models such as StyleGAN2 and Stable Diffusion poses a growing threat to the authenticity of satellite imagery, which is increasingly vital for reliable analysis and decision-making across scientific and security domains. While deepfake detection has been extensively studied in facial contexts, satellite imagery presents distinct challenges, including terrain-level inconsistencies and structural artifacts. In this study, we conduct a comprehensive comparison between Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs) for detecting AI-generated satellite images. Using a curated dataset of over 130,000 labeled RGB images from the DM-AER and FSI datasets, we show that ViTs significantly outperform CNNs in both accuracy (95.11 percent vs. 87.02 percent) and overall robustness, owing to their ability to model long-range dependencies and global semantic structures. We further enhance model transparency using architecture-specific interpretability methods, including Grad-CAM for CNNs and Chefer's attention attribution for ViTs, revealing distinct detection behaviors and validating model trustworthiness. Our results highlight the ViT's superior performance in detecting structural inconsistencies and repetitive textural patterns characteristic of synthetic imagery. Future work will extend this research to multispectral and SAR modalities and integrate frequency-domain analysis to further strengthen detection capabilities and safeguard satellite imagery integrity in high-stakes applications.
- Abstract（参考訳）: StyleGAN2やStable Diffusionのような生成モデルの急速な進歩は、衛星画像の信頼性への脅威を増している。
ディープフェイク検出は顔の文脈で広く研究されているが、衛星画像は地形レベルの不整合や構造的アーティファクトなど、異なる課題を呈している。
本研究では、AI生成衛星画像を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)の総合的な比較を行う。
DM-AERおよびFSIデータセットからの13万以上のラベル付きRGBイメージのキュレートデータセットを使用して、ViTsは、長距離依存関係とグローバルセマンティック構造をモデル化する能力により、CNNの精度(95.11パーセント対87.02パーセント)と全体的な堅牢性の両方において、著しく向上していることを示す。
また,CNNに対するGrad-CAMや,ViTに対するCheferの注目度など,アーキテクチャ固有の解釈可能性手法によるモデルの透明性の向上も行なっている。
以上の結果から, 合成画像に特徴的な構造的不整合と反復的テクスチャパターンの検出におけるViTの優れた性能が明らかとなった。
今後の研究は、この研究をマルチスペクトルおよびSARモダリティに拡張し、周波数領域分析を統合して、検出能力をさらに強化し、高感度アプリケーションにおける衛星画像の整合性を保護する。
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