Deepfake Media Forensics: State of the Art and Challenges Ahead

要約

ディープフェイクとも呼ばれる AI 生成の合成メディアは、エンターテインメントからサイバーセキュリティに至るまで、非常に多くの領域に大きな影響を与えています。
敵対的生成ネットワーク (GAN) と拡散モデル (DM) は、ディープフェイクの作成に使用される主要なフレームワークであり、非常に現実的でありながら捏造されたコンテンツを生成します。
これらのテクノロジーは、新たな創造的な可能性を切り開きますが、誤用の可能性により、重大な倫理的およびセキュリティ上のリスクももたらします。
このような高度なメディアの台頭は、個人が AI の能力を認識するためにマルチメディアの信頼性を疑う、インポスター バイアスとして知られる認知バイアスの発達につながりました。
その結果、ディープフェイク検出は、機械学習技術、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して微妙な不一致やアーティファクトを特定することに焦点を当てた、重要な研究分野となっています。
フォレンジック ディープフェイク テクノロジーの研究には、検出、属性と認識、パッシブ認証、現実的なシナリオでの検出、アクティブ認証の 5 つの主要領域が含まれます。
このペーパーでは、これらの課題に対処する主要なアルゴリズムをレビューし、その利点、限界、将来の見通しを検証します。

要約(オリジナル)

AI-generated synthetic media, also called Deepfakes, have significantly influenced so many domains, from entertainment to cybersecurity. Generative Adversarial Networks (GANs) and Diffusion Models (DMs) are the main frameworks used to create Deepfakes, producing highly realistic yet fabricated content. While these technologies open up new creative possibilities, they also bring substantial ethical and security risks due to their potential misuse. The rise of such advanced media has led to the development of a cognitive bias known as Impostor Bias, where individuals doubt the authenticity of multimedia due to the awareness of AI’s capabilities. As a result, Deepfake detection has become a vital area of research, focusing on identifying subtle inconsistencies and artifacts with machine learning techniques, especially Convolutional Neural Networks (CNNs). Research in forensic Deepfake technology encompasses five main areas: detection, attribution and recognition, passive authentication, detection in realistic scenarios, and active authentication. This paper reviews the primary algorithms that address these challenges, examining their advantages, limitations, and future prospects.

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