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Daily Arxiv

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SHIELD: A Secure and Highly Enhanced Integrated Learning for Robust Deepfake Detection against Adversarial Attacks

Created by
  • Haebom

作者

Kutub Uddin, Awais Khan, Muhammad Umar Farooq, Khalid Malik

概要

本論文は,ディープフェイクオーディオ検出の脆弱性を解決するための新しい共同学習方法であるSHIELDを提案する。従来のディープフェイクオーディオ検出方法は、敵対的生成ネットワークベースのアンチフォレン攻撃(AF)攻撃に対して脆弱であることを実験的に示しており、これを防御するために防御生成モデル(DF)を統合したコラボレーション学習フレームワークを設計しました。 SHIELDは、実際およびAF攻撃オーディオと、補助生成モデルを使用して生成された実際および攻撃オーディオとの間の相関関係を捉える三重項モデルを使用します。 ASVspoof2019、In-the-Wild、HalfTruthデータセットでは、さまざまな生成モデルに対して強力なパフォーマンスを発揮し、AF攻撃による検出精度の低下を効果的に軽減します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ディープフェイクオーディオに対するアンチフォレン攻撃に効果的に対応する新しい防御技術SHIELD提示
補助生成モデルを活用した共同学習によるAF攻撃に対する強靭性の向上
さまざまなデータセットと生成モデルの実験による性能検証
Limitations:
提案されたSHIELDの一般化性能に関するさらなる研究が必要である。さまざまなタイプのAF攻撃に対する耐性評価がさらに必要になる場合があります。
実際の環境でのパフォーマンス評価が制限される可能性があります。さまざまな実際のディープフェイクオーディオデータのテストが必要な場合があります。
計算コストと複雑さを考慮する必要性。 SHIELDの効率を高めるために追加の研究が必要になるかもしれません。
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