DeFakePro：基于 ENF 认证的去中心化 DeepFake 攻击检测
密码学与安全
2022-07-27 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
图像与视频处理
摘要
生成模型（如 Deepfake）的进步使用户能够模仿特定人物并操控在线交互。众所周知，虚假信息可能引发社会动荡并破坏信任基础。本文提出 DeFakePro，一种基于去中心化共识机制的在线视频会议工具中 Deepfake 检测技术。利用嵌入数字媒体录制中的环境指纹——电网频率（ENF），设计了称为 Proof-of-ENF（PoENF）算法的共识机制。PoENF 算法利用 ENF 信号波动的相似性来认证会议工具中广播的媒体。通过将含恶意参与者的视频会议设置用于向其他参与者广播 deepfake 视频录制，DeFakePro 系统在音频与视频双通道中验证传入媒体的真实性。
引用
@article{arxiv.2207.13070,
title = {DeFakePro: Decentralized DeepFake Attacks Detection using ENF Authentication},
author = {Deeraj Nagothu and Ronghua Xu and Yu Chen and Erik Blasch and Alexander Aved},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13070},
year = {2022}
}