論文の概要: Deepfakes and Synthetic Media: Generation, Detection, and Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25017v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 07:45:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.834038
• Title: Deepfakes and Synthetic Media: Generation, Detection, and Governance
• Title（参考訳）: ディープフェイクと合成メディア:生成・検出・ガバナンス
• Abstract要約: このエントリでは、最新のビジュアルインテリジェンスとコンピュータビジョン技術を使ってディープフェイクを検出する方法について説明する。 GAN、オートエンコーダ、ニューラルレンダリング、拡散システムなど、重要なディープフェイク生成モデルを概説している。 また、敵の手法が現実性を高め、既存の検出器に挑戦する方法についても説明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.010805052423244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfakes, synthetic audiovisual content produced by deep generative models, have escalated into a critical threat across civilian and military domains, enabling identity fraud, disinformation campaigns, and evidence fabrication. In high-stakes environments, ranging from journalism and finance to healthcare and legal contexts, the consequences extend to severe misinformation, market manipulation, identity fraud, and the erosion of institutional trust. This entry explores how modern visual intelligence and computer vision techniques are used to detect deepfakes. It outlines key deepfake generation models, such as GANs, autoencoders, neural rendering, and diffusion systems, while also explaining how adversarial methods enhance realism and challenge existing detectors. The overview highlights visual artifacts, digital patterns, and physiological cues commonly leveraged in detection and reviews major CNN, transformer, and frequency-based approaches. It also summarizes evaluation practices and the difficulty of achieving strong generalization. Finally, it identifies emerging directions, including modern intelligence techniques for civilian and military content verification. This survey covers generation architectures (GANs, latent diffusion, neural rendering, video synthesis), the spatial, temporal, frequency-domain, and physiological artifacts they produce, and the detector families that exploit them. We examine evaluation benchmarks and protocols, highlighting cross-generator generalization as the field's central open challenge. Beyond detection, we discuss cryptographic provenance standards, watermarking, and regulatory frameworks (EU AI Act, DSA, GDPR). We conclude that effective deepfake governance requires defense-in-depth integrating forensic detection, verifiable provenance, and institutional accountability.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク(Deepfakes)は、深層生成モデルによって生成される合成オーディオヴィジュアルコンテンツであり、民間や軍事領域で重要な脅威に発展し、アイデンティティ詐欺、偽情報キャンペーン、証拠の制作を可能にしている。 ジャーナリズムやファイナンスから医療や法的文脈まで、高い状況下では、結果は深刻な誤報、市場操作、アイデンティティ詐欺、機関的信頼の侵食にまで及ぶ。 このエントリでは、最新のビジュアルインテリジェンスとコンピュータビジョン技術を使ってディープフェイクを検出する方法について説明する。 GAN、オートエンコーダ、ニューラルレンダリング、拡散システムといった重要なディープフェイク生成モデルを概説するとともに、敵の手法が現実性を高め、既存の検出器に挑戦する方法について説明している。 概要は、視覚的アーティファクト、デジタルパターン、そして、検出によく利用される生理的手がかりを強調し、主要なCNN、トランスフォーマー、周波数ベースのアプローチをレビューする。 また、評価実践と強力な一般化を達成することの難しさを要約する。 最後に、民間および軍事コンテンツ検証のための現代的なインテリジェンス技術を含む、新たな方向性を特定する。 この調査では、生成アーキテクチャ(GAN、潜伏拡散、ニューラルレンダリング、ビデオ合成)、空間的、時間的、周波数領域、生理的アーティファクト、そしてそれらを利用する検出器ファミリーについて取り上げている。 評価ベンチマークとプロトコルについて検討し,分野の中心的オープンチャレンジとしてクロスジェネレータの一般化を強調した。 検出以外にも、暗号証明基準、透かし、規制フレームワーク(EU AI Act, DSA, GDPR)について議論する。 我々は、効果的なディープフェイクガバナンスには、法医学的検出、検証済みの証明、制度的説明責任を深く統合することが必要であると結論付けている。

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