Порча от дипфейков

Дипфейки представляют собой растущую угрозу для надежности цифровых медиа, и для идентификации манипулированного контента разработано несколько алгоритмов обнаружения. Хотя подходы к обнаружению продолжают совершенствоваться, проактивные методы защиты, которые защищают изображения путем внедрения незаметных враждебных возмущений до распространения, предотвращая тем самым генерацию дипфейков в источнике, предлагают более надежное дополнительное решение. Однако существующие проактивные методы защиты от генераторов дипфейков страдают от трех ключевых ограничений: низкой незаметности, ограниченного воздействия на уровне текстуры и отсутствия контроля над низкоуровневыми структурными возмущениями. Для решения этой проблемы предлагается новая атака с учетом текстуры на уровне фрагментов изображения в качестве проактивного метода защиты, который нарушает генерацию дипфейков. Это связано с тем, что враждебные изображения генерируются путем добавления возмущений к исходным изображениям лиц, поэтому поддержание визуальной незаметности является критически важным требованием; таким образом, наша защита явно фокусируется на ограничении возмущений низкоэнергетическими аспектами текстуры, которые не оказывают существенного влияния на человеческое восприятие. Предложенный метод использует сингулярные векторы хвостовой моды, извлеченные с помощью пошагового сингулярного разложения (SVD), для усиления низкоэнергетических текстурных компонентов, т. е., создавая враждебные возмущения, которые остаются визуально незаметными, но ухудшают качество сгенерированных изображений дипфейков. Кроме того, мы вводим вариант, который выполняет проекцию градиента в подпространство хвостовой моды SVD, гарантируя, что обновления остаются ограниченными тонкими текстурными паттернами и избегают высокочастотного шума. Результаты показывают, что предложенный метод представляет собой более скрытую атаку, которая нарушает генерацию дипфейков. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод достигает высоких показателей успешности атаки, сохраняя при этом перцептивное сходство, превосходя базовые методы по незаметности и эффективности. Эта работа демонстрирует новый путь к проактивной и незаметной защите от генерации дипфейков. - A Texture-Guided Adversarial Defense Framework Against Deepfake Generation

См. также другие публикации по теме deepfake