Наши дипфейки - самые глубокие фейки

По мере того, как системы обнаружения дипфейков становятся всё более сложными, понимание их уязвимостей становится критически важным для разработки надёжной защиты. Мы представляем комплексное исследование конкурентных атак на детекторы дипфейков на основе изображений, предлагая новый подход, создающий «конкурентную реальность» — синтетические изображения, которые сохраняют визуальное сходство с оригинальными дипфейками, успешно обходя автоматизированные системы обнаружения. Наш метод использует генеративную структуру с архитектурой в стиле UNet для преобразования изображений, сгенерированных GAN, диффузионно-генерированных и обработанных лиц, в варианты, обманывающие детектор, сохраняя при этом визуальную точность. В отличие от традиционных подходов, основанных на возмущениях, которые добавляют шумовые паттерны, наш генеративный метод обучается преобразованиям, специфичным для изображений, без необходимости использования вручную созданных спектральных фильтров. Благодаря обширной оценке различных наборов данных, типов генераторов и архитектур детекторов мы демонстрируем, что наш подход достигает уровня ошибочной классификации до 98,83% на диффузных изображениях и 83,36% на контенте на основе GAN, сохраняя при этом высокое качество восприятия со средними баллами PSNR выше 35. Наши результаты выявляют критические уязвимости в существующих системах обнаружения и дают представление о разработке более надежных детекторов дипфейков. - Adversarial Reality for Evading Deepfake Image Detectors

См. также другие публикации по теме deepfake