Sep, 2020

FakeTagger: 通过溯源追踪，对抗 DeepFake 的广泛传播

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TL;DR本文讨论了利用图像标记进行 DeepFake 的来源追踪的潜力，并提出了一种名为 FakeTagger 的基于深度学习的方法，该方法可以将嵌入的消息以高置信度恢复到面部图像中，可以有效地保护个人照片不被 DeepFaked。
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发现论文，激发创造
  • DeepFakes: 一项新的人脸识别威胁？评估和检测

    在本文中，我们使用基于 GAN 的开源软件从 VidTIMIT 数据库的视频生成 Deepfake 视频，调整不同的训练和混合参数对生成视频的质量有显著影响，并表明当前的人脸识别系统和现有的检测方法都很容易受到 Deepfake 视频的干扰。

    Dec, 2018

  • 深伪卫兵：利用集合智能进行鲁棒的检测与泛化

    提出了一种主动可持续的深度伪造训练增强解决方案，将人工指纹引入模型中，通过采用池化自编码器的整体学习方法，模仿深度伪造模型引入的伪造效果，实验结果表明，我们提出的整体自编码器数据增强学习方法在泛化能力方面有所提升，并抵抗基本数据扰动，如噪声、模糊、锐化增强和仿射变换，对常用的有损压缩算法，如 JPEG，具有强大的鲁棒性，并增强对抗攻击的抵抗能力。

    Mar, 2024

  • 深度假象图像检测在威胁环境不断演化中的近期进展分析

    深度伪造检测与防御研究方向的关键词有：深度伪造、检测、防御、生成模型和对抗攻击。

    Apr, 2024

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    该研究旨在针对利用深度学习工具生成人脸的 Deepfake 现象，提出新的检测方法。提出的该算法基于期望最大化算法，提取了一组特定的局部特征来建模卷积生成过程，经实验验证有效地区分了不同的架构和相应的生成过程。

    Apr, 2020

  • 野外假人脸图像检测学习

    本研究提出了一个名为 DeepFD 的深度伪造鉴别器，采用对比损失的方法来检测由不同 GAN 生成的计算机生成图像，实验结果表明，DeepFD 可以有效地检测到几种最新的 GAN 生成的 94.7% 假图像。

    Sep, 2018

  • FakeTracer: 通过在训练中植入追踪信息主动防御面部交换深伪造

    通过在训练中植入可持续性和可擦除性的痕迹，我们设计了一个新的主动防御方法 FakeTracer，有效地暴露了 DeepFakes。

    Jul, 2023

  • 自监督图转换器用于深度伪造检测

    该研究介绍了一种深假检测框架，利用自监督预训练模型提供出色的泛化能力，能够应对常见的扭曲并解释模型的决策，实验证明该框架的有效性超过当前最先进方法。

    Jul, 2023

  • 通过面向转换的对抗性人脸防御，抵御基于 GAN 的深度伪造攻击

    本研究提出了使用差分随机图像变换的对抗攻击作为 GAN-based Deepfake 的防御方法，同时使用基于集合的方法加强了攻击的鲁棒性。

    Jun, 2020

  • 通过利用表面异常进行深度伪造检测：SurFake 方法

    深度伪造生成对场景整体几何和采集过程造成了特征变化，通过分析图像中表面的特征可生成一个可用于深度伪造检测的描述符，称为 SurFake。在各种深度伪造和深度学习模型上进行的实验结果证实了该特征可用于区分原始图像和经过篡改的图像，并且实验证明结合视觉数据可提高检测准确性。

    Oct, 2023

  • 生成模型的人工指纹：通过训练数据来追根揭底深度伪造图像的来源

    我们通过嵌入人工指纹到生成对抗网络的训练数据中，展示了指纹从训练数据中转移到生成模型的惊人传递性，并证明此解决方案对多种诸如深度伪造检测和归属等任务都有效，且鲁棒性强。

    Jul, 2020