論文の概要: Deepfake Synthesis vs. Detection: An Uneven Contest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07986v1
• Date: Sun, 08 Feb 2026 14:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.905626
• Title: Deepfake Synthesis vs. Detection: An Uneven Contest
• Title（参考訳）: ディープフェイク合成対検出:不均一なコンテスト
• Authors: Md. Tarek Hasan, Sanjay Saha, Shaojing Fan, Swakkhar Shatabda, Terence Sim,
• Abstract要約: ディープフェイク技術は、合成メディアの現実性とアクセシビリティを大幅に向上させた。 本研究では,最先端のディープフェイク検出技術について,総合的な実証分析を行った。 現代の合成技術が生み出すディープフェイクに挑戦する際,多くの最先端検出モデルでは,性能が著しく低いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8956625008684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of deepfake technology has significantly elevated the realism and accessibility of synthetic media. Emerging techniques, such as diffusion-based models and Neural Radiance Fields (NeRF), alongside enhancements in traditional Generative Adversarial Networks (GANs), have contributed to the sophisticated generation of deepfake videos. Concurrently, deepfake detection methods have seen notable progress, driven by innovations in Transformer architectures, contrastive learning, and other machine learning approaches. In this study, we conduct a comprehensive empirical analysis of state-of-the-art deepfake detection techniques, including human evaluation experiments against cutting-edge synthesis methods. Our findings highlight a concerning trend: many state-of-the-art detection models exhibit markedly poor performance when challenged with deepfakes produced by modern synthesis techniques, including poor performance by human participants against the best quality deepfakes. Through extensive experimentation, we provide evidence that underscores the urgent need for continued refinement of detection models to keep pace with the evolving capabilities of deepfake generation technologies. This research emphasizes the critical gap between current detection methodologies and the sophistication of new generation techniques, calling for intensified efforts in this crucial area of study.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の急速な進歩は、合成媒体の現実性とアクセシビリティを著しく向上させた。 拡散ベースモデルやニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)といった新興技術は、従来のジェネレーティブ・アダベラル・ネットワーク(GAN)の強化とともに、ディープフェイク・ビデオの高度な生成に寄与している。 同時に、トランスフォーマーアーキテクチャの革新、コントラスト学習、その他の機械学習アプローチによって、ディープフェイク検出手法は目覚ましい進歩を遂げている。 本研究では,最先端合成法に対する人的評価実験を含む,最先端深度検出技術の総合的な実証分析を行う。 現代の合成技術が生み出すディープフェイクに挑戦する際,多くの最先端検出モデルは,最高の品質のディープフェイクに対して人のパフォーマンスが劣るなど,極めて低い性能を示した。 広範囲にわたる実験を通じて,我々は,深層発電技術の進化する能力に追従するために,検出モデルの改良を継続する緊急の必要性を裏付ける証拠を提示する。 本研究は,現在の検出手法と新世代技術の高度化との限界を強調し,この重要な研究領域における努力の強化を訴えるものである。

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