RealSeal: Revolutionizing Media Authentication with Real-Time Realism Scoring

要約

ディープフェイクや操作されたメディアの脅威が増大しているため、メディア認証の根本的な再考が必要になっています。
合成データに透かしを入れる既存の方法は、簡単に削除または変更できるため不十分であり、現在のディープフェイク検出アルゴリズムは完全な精度を達成していません。
メタデータに依存してコンテンツの出所を検証する来歴技術は、演出されたメディアや偽のメディアの根本的な問題に対処できません。
この文書では、合成データに透かしを入れるのではなく、ソースで実際のコンテンツに透かしを入れることを提唱することで、メディア認証における画期的なパラダイム シフトを紹介します。
当社の革新的なアプローチでは、多感覚入力と機械学習を採用し、リアルタイムでさまざまなコンテキストにわたってコンテンツのリアリズムを評価します。
私たちは、画像メタデータ内に堅牢なリアリズム スコアを埋め込み、画像の信頼性と流通方法を根本的に変えることを提案します。
ファームウェアとハ​​ードウェアのセキュリティに根ざした、現実についての人間の推論の確立された原則と、現代の機械学習システムの洗練された推論機能を組み合わせることで、情報を複数の観点から分析する総合的なアプローチを開発します。
この野心的で青天の霹靂のアプローチは、メディアの信頼性と信頼の限界を押し上げる、この分野における大きな前進を表しています。
テクノロジーの最先端の進歩と学際的な研究を取り入れることで、私たちはデジタル メディアの信頼性を検証するための新しい標準を確立することを目指しています。

要約(オリジナル)

The growing threat of deepfakes and manipulated media necessitates a radical rethinking of media authentication. Existing methods for watermarking synthetic data fall short, as they can be easily removed or altered, and current deepfake detection algorithms do not achieve perfect accuracy. Provenance techniques, which rely on metadata to verify content origin, fail to address the fundamental problem of staged or fake media. This paper introduces a groundbreaking paradigm shift in media authentication by advocating for the watermarking of real content at its source, as opposed to watermarking synthetic data. Our innovative approach employs multisensory inputs and machine learning to assess the realism of content in real-time and across different contexts. We propose embedding a robust realism score within the image metadata, fundamentally transforming how images are trusted and circulated. By combining established principles of human reasoning about reality, rooted in firmware and hardware security, with the sophisticated reasoning capabilities of contemporary machine learning systems, we develop a holistic approach that analyzes information from multiple perspectives. This ambitious, blue sky approach represents a significant leap forward in the field, pushing the boundaries of media authenticity and trust. By embracing cutting-edge advancements in technology and interdisciplinary research, we aim to establish a new standard for verifying the authenticity of digital media.

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