딥페이크 생성 모델의 발전과 함께 온라인 신뢰 문제가 발생함에 따라, 딥페이크 탐지기의 불확실성 분석의 중요성이 대두됩니다. 본 연구에서는 딥페이크 탐지기의 불확실성을 체계적으로 분석하고, 생성 아티팩트가 예측 신뢰도에 미치는 영향을 조사합니다. 베이지안 신경망과 몬테카를로 드롭아웃을 활용하여 다양한 탐지기 아키텍처에서 aleatoric 및 epistemic 불확실성을 정량화합니다. 두 개의 데이터 세트, 아홉 개의 생성기, 여섯 개의 탐지기를 사용하여 불확실성 평가를 수행하고, 픽셀 단위의 불확실성 맵을 도입하여 생성기별 아티팩트와 관련된 패턴을 밝힙니다.
