MagDR：用于防御深度伪造的掩码引导检测与重建
计算机视觉与模式识别
2021-03-29 v1
摘要
深度伪造对视觉内容的真实性引发了严重担忧。先前工作揭示了通过对源数据添加对抗扰动来破坏深度伪造的可能性，但我们认为该威胁尚未被消除。本文提出MagDR，一种用于防御对抗攻击下深度伪造的掩码引导检测与重建流程。MagDR以一个检测模块起步，该模块定义若干准则来判断深度伪造输出的异常性，随后利用其引导可学习的重建过程。提取自适应掩码以捕获局部面部区域的变化。实验中，MagDR防御了深度伪造的三类主要任务，且所学重建流程可跨输入数据迁移，在防御黑盒与白盒攻击中均展现出 promising 的性能。
引用
@article{arxiv.2103.14211,
title = {MagDR: Mask-guided Detection and Reconstruction for Defending Deepfakes},
author = {Zhikai Chen and Lingxi Xie and Shanmin Pang and Yong He and Bo Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14211},
year = {2021}
}
备注
Accepted to CVPR2021