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J-GLOBAL ID：202202288831581750   整理番号：22A0497088

マルチモーダル深層学習に基づく顔ビデオ法医学検出のための効率的なサイバーセキュリティフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An efficient cybersecurity framework for facial video forensics detection based on multimodal deep learning

著者 (9件)： Sedik Ahmed (Department of the Robots and Intelligent Machines, Faculty of AI, Kafrelsheikh University, Kafr El-Shaikh, Egypt) ,  Faragallah Osama S. (Department of Information Technology, College of Computers and Information Technology, Taif University, Taif, Saudi Arabia) ,  El-sayed Hala S. (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Menoufia University, Shebin El-Kom, Egypt) ,  El-Banby Ghada M. (Department of Industrial Electronics and Control Engineering, Faculty of Electronic Engineering, Menoufia University, Menouf, Egypt) ,  El-Samie Fathi E. Abd (Department of Electronics and Electrical Communications Engineering, Faculty of Electronic Engineering, Menoufia University, Menouf, Egypt) ,  El-Samie Fathi E. Abd (Department of Information Technology, College of Computer and Information Sciences, Princess Nourah Bint Abdulrahman University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Khalaf Ashraf A. M. (Department of Electronics and Electrical Communications, Faculty of Engineering, Minia University, El Minya, Egypt) ,  El-Shafai Walid (Department of Electronics and Electrical Communications Engineering, Faculty of Electronic Engineering, Menoufia University, Menouf, Egypt) ,  El-Shafai Walid (Security Engineering Lab, Computer Science Department, Prince Sultan University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 2  ページ： 1251-1268  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドサービスとモノのインターネット(IoT)アプリケーションにおいて,ビデオ伝送技術におけるサイバーセキュリティは,個人と機関の両方に関するサイバーリスクの急速な成長のため,最近の研究で多くの注目を浴びている。残念なことに,一種のサイバーリスクであるスプーフィング攻撃は,特にスマート都市において,検出することなく,データ転送アプリケーションにおけるサイバー犯罪の数を増やした。オンラインテストやビデオ会議のようなオンラインビデオ通信に基づくいくつかのアプリケーションが,スマートな都市に含まれている。ビデオは,人間の様々な変動を示し,それは,顔認識をセキュリティ実装において重要な概念にする。顔スプーフィング攻撃は,主にビデオを再生し,印刷写真により,人の顔複製に基づいている。したがって,ビデオ偽造検出と関連するスプーフ攻撃検出はサイバーセキュリティ研究における新しい話題になった。この展望から,本論文では,2つの方法論を用いたサイバー顔スポーフィング攻撃によるビデオ顔法医学検出のための深層学習アプローチを提案した。最初の方法論は,入力ビデオフレームから特徴を抽出するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。モデルは5つの畳込み層を持ち,5つのプール層が続いた。第二の方法論は畳み込み長短期メモリ(ConvLSTM)に基づいている。このモデルは2つのプール層,2つの畳込み層,および畳み込みLSTM層から成る。各方法論は,特徴抽出過程と分類層から生じる特徴マップ間の相互接続に完全接続層を含む。ソフトMax層は各方法で分類タスクを実行する。本論文では,スプーフィング攻撃を克服するための顔法医学検出のための最適なモダリティを達成することを目的とする。シミュレーション結果は,CNN方法論によるConvLSTMが,抽出された特徴が他の従来の手法のものより包括的であるので,より良い分類結果を達成することを明らかにした。また,それは99%の精度を達成し,文献に示された研究は95%までの精度レベルを達成した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  シミュレーション ,  畳込み ,  複製 ,  相互接続 ,  特徴抽出 ,  都市 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  *多モード ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： オンライン ,  *サイバーセキュリティ ,  モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： クラウド ,  サイバーセキュリティ ,  法医学検出 ,  IoT ,  スプーフ攻撃 ,  CNN ,  偽造検出 ,  深層学習 ,  ConvLSTM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチモーダル ,  深層学習 ,  顔 ,  ビデオ ,  法医学