• Title/Summary/Keyword: Deepfake Detection

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Deepfake Detection with Audio Fragile Watermarking (연성 워터마킹 기반 오디오 딥페이크 탐지)

  • Jun-Mo Kim;Changhee Hahn
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.269-270
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    • 2024
  • 디지털 오디오 파일의 보안은 디지털 미디어의 확산과 함께 점차 중요해지고 있다. 특히, 딥페이크와 같은 기술을 이용한 조작이 증가함에 따라, 이를 효과적으로 방지하는 기술이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연성 워터마킹 기술을 활용하여, 오디오 파일이 외부 조작에 의해 변경되었을 때 오디오 파일이 의도적으로 파괴하는 방식을 제안한다. 본 논문에서는 연성 워터마크 생성 및 삽입 방법에 관한 자세한 설명을 하고, 연성 워터마킹을 통해 오디오의 변조 여부를 즉각적으로 탐지하는데 어떻게 기여하는지를 보여준다. 제안 기법은 오디오 원본의 무결성을 효과적으로 보호하는 새로운 방법을 제시하며, 디지털 미디어 보안을 강화하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

Comparison Analysis of Four Face Swapping Models for Interactive Media Platform COX (인터랙티브 미디어 플랫폼 콕스에 제공될 4가지 얼굴 변형 기술의 비교분석)

  • Jeon, Ho-Beom;Ko, Hyun-kwan;Lee, Seon-Gyeong;Song, Bok-Deuk;Kim, Chae-Kyu;Kwon, Ki-Ryong
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.22 no.5
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    • pp.535-546
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    • 2019
  • Recently, there have been a lot of researches on the whole face replacement system, but it is not easy to obtain stable results due to various attitudes, angles and facial diversity. To produce a natural synthesis result when replacing the face shown in the video image, technologies such as face area detection, feature extraction, face alignment, face area segmentation, 3D attitude adjustment and facial transposition should all operate at a precise level. And each technology must be able to be interdependently combined. The results of our analysis show that the difficulty of implementing the technology and contribution to the system in facial replacement technology has increased in facial feature point extraction and facial alignment technology. On the other hand, the difficulty of the facial transposition technique and the three-dimensional posture adjustment technique were low, but showed the need for development. In this paper, we propose four facial replacement models such as 2-D Faceswap, OpenPose, Deekfake, and Cycle GAN, which are suitable for the Cox platform. These models have the following features; i.e. these models include a suitable model for front face pose image conversion, face pose image with active body movement, and face movement with right and left side by 15 degrees, Generative Adversarial Network.