Leveraging Deep Learning Approaches for Deepfake Detection: A Review

要約

タイトル：深層学習アプローチを活用したDeepfake検出のレビュー

要約：
– 機械学習と深層学習の分野での著しい進歩により、高度にリアルな偽メディアであるDeepfakesが生まれた。
– Deepfakesは、高度なAIによって生成された偽のメディアであり、実際のメディアと区別するのが非常に難しいことがある。
– これらのメディアは、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームにアップロードされるため、効果的な対策が必要である。
– これに対する楽観的な対策の1つはDeepfake検出であり、過去の研究者は畳み込みニューラルネットワークなどのML/DL技術に基づくモデルを作成してDeepfakesを検出してきた。
– 本論文は、異なる方法論を探索し、さまざまな種類のデータセットにおいて高い精度を持つ費用対効果の高いモデルを実現することを目的としている。また、データセットの汎用性に対応することも目的としている。

要約(オリジナル)

Conspicuous progression in the field of machine learning and deep learning have led the jump of highly realistic fake media, these media oftentimes referred as deepfakes. Deepfakes are fabricated media which are generated by sophisticated AI that are at times very difficult to set apart from the real media. So far, this media can be uploaded to the various social media platforms, hence advertising it to the world got easy, calling for an efficacious countermeasure. Thus, one of the optimistic counter steps against deepfake would be deepfake detection. To undertake this threat, researchers in the past have created models to detect deepfakes based on ML/DL techniques like Convolutional Neural Networks. This paper aims to explore different methodologies with an intention to achieve a cost-effective model with a higher accuracy with different types of the datasets, which is to address the generalizability of the dataset.

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