基于 XAI 的深伪检测器对抗攻击检测

我们引入了一种利用可解释人工智能 (XAI) 识别深伪检测器对抗攻击的新方法。在数字化进步的时代，深伪已成为一种强有力的工具，创造了对高效检测系统的需求。然而，这些系统经常受到抑制其性能的对抗攻击。我们 addressing 这一差距，利用 XAI 的力量开发了一种可辩护的深伪检测器。所提出的方法使用 XAI 为给定方法生成可解释性地图，提供 AI 模型内决策因素的明确可视化。随后，我们采用预训练的特征提取器来处理输入图像及其对应的 XAI 图像。从此过程中提取的特征嵌入随后用于训练一个简单而有效的分类器。我们的方法不仅有助于深伪检测，还增强了对可能对抗攻击的理解， pinpointing 潜在漏洞。此外，该方法不改变深伪检测器的性能。本文展示了令人鼓舞的结果，表明这是未来深伪检测机制的潜在途径。我们相信这项研究将为社区做出宝贵贡献，引发关于保护深伪检测器的急需讨论。