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J-GLOBAL ID：202202253725010989   整理番号：22A1130570

GAN生成画像への受動的取組みと反証技術総説【JST・京大機械翻訳】

Overview of passive forensics and anti-forensics techniques for GAN-generated image

著者 (5件)： He Peisong (四川大学网絡空間安全学院, 成都 610065) ,  Li Weichuang (四川大学网絡空間安全学院, 成都 610065) ,  Zhang Jingyuan (四川大学网絡空間安全学院, 成都 610065) ,  Wang Hongxia (四川大学网絡空間安全学院, 成都 610065) ,  Jiang Xinghao (上海交通大学网絡空間安全学院, 上海 200240)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 27  号： 1  ページ： 88-110  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 対抗ネットワーク(generativeadversarialnetwork,GAN)は急速に発展し、画像生成と画像編集技術など多くの方面で応用に成功した。しかし、上述の技術を偽造アイデンティティーあるいは仮想ニュースを作成するのに用いると、厳重な安全の隠しになる。マルチメディアの証言領域の研究者はGAN生成画像に対して、様々な受動的取証と反証法を提出したが、現段階では関連系統的な総説が不足している。上述の問題に対して、本論文ではまず、当領域の研究背景と研究意義を述べ、その後、自然画像収集とGAN画像生成過程の区別を分析した。上記理論に従って,GAN生成画像の受動的証明技術を詳細に紹介し,GAN生成画像検出アルゴリズム,GANモデルトレーサビリティアルゴリズム,および他の関連証明問題を含む。また、異なる応用場面に対してGANに基づく反証技術を紹介した。最後に、実験を通じて、現在のGAN生成画像受動的取証技術に直面する挑戦を分析した。本論文では、既存の技術に対して理論と実験の2つの面から以下の結論を得た:現段階では、GAN生成画像の受動的サンプリング技術は空間域と周波数領域で異なる技術ルートを形成し、簡単なシーンにおける関連証書問題をよく解決する。普通の証跡に対して、GANに基づく反証技術はすでに有効に隠されている。しかし、この領域の研究はまだ多くの限界がある:1)証言と反証技術の可説明性不足、(2)証書技術のロバスト性と汎化性が比較的弱い、そして、反証技術は多特徴域の協同の抗分析能力などの不足を欠いている。上述の問題と挑戦は、研究者が深く探索する必要がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *技術 ,  ネットワーク ,  研究者 ,  *文献展望 ,  画像 ,  画像合成 ,  ニュース ,  ロバスト性 ,  マルチメディア ,  周波数領域
準シソーラス用語： 自然画像 ,  アイデンティティ ,  改竄 ,  *合成画像 ,  画像編集 ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： GaN ,  生成画像 ,  総説