唇は嘘をつかない。【AI×セキュリティ】(論文解説)

   
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テクノロジーの悪用が問題化

最近の深層生成モデル、特にGAN(Generative Adversarial Networks)の進歩により、人の労力や専門知識をほとんど必要とせずにリアルなフェイク動画を作成可能になりました。
特に顔を操作する手法は、対象となる映像に写っている顔に合わせて、人物の表情、唇の動きなどを変化させることができるため、大きな問題となっています。

このような技術が悪用されると、政治的なプロパガンダが広まったり、個人の名誉が傷つけられたり、ジャーナリズムに対する信頼が損なわれたりする可能性があります。
近年では偽装動画の検出に関する研究が行われていますが、新しいフェイク手法で作成された動画の検出は著しく性能が低下することが知られています。

フェイク動画を検出するという課題において、実際にどのような研究が行われているのでしょうか。フェイスブックのAlexandros Haliassosら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、フェイク動画の口元の動き複雑性に注目することで、フェイク動画の検出を試みました。

▼論文情報

著者:Alexandros Haliassos, Konstantinos Vougioukas, Stavros Petridis, Maja Pantic
タイトル:”Lips Don’t Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection”
arXiv
URL:DOI

Facebook、フェイク動画を取り締まる。

まずはAlexandros Haliassosらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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