Identifizierung von Deepfake-Datenquellen mit künstlicher Intelligenz-basierter Markierung

Eine Zusammenarbeit zwischen Forschern in China, Singapur und den USA hat ein robustes System für die “Markierung” von Gesichtsfotos entwickelt, das so widerstandsfähig ist, dass die Identifikationsmerkmale während eines Deepfake-Trainingsprozesses nicht zerstört werden, was den Weg für IP-Ansprüche ebnet, die die Fähigkeit von synthetischen Bildgenerierungssystemen, illegitim abgezapfte Quelldaten zu “anonymisieren”, beeinträchtigen könnten.

Das System, das FakeTagger genannt wird, verwendet einen Encoder/Decoder-Prozess, um visuell nicht erkennbare ID-Informationen in Bilder auf einem so niedrigen Level zu integrieren, dass die injizierten Informationen als wesentliche Gesichtsmerkmale interpretiert werden und daher durch Abstraktions-Prozesse intakt bleiben, ähnlich wie zum Beispiel Augen- oder Munddaten.

Überblick über die FakeTagger-Architektur. Quelldaten werden verwendet, um ein ‘redundantes’ Gesichtsmerkmal zu generieren, wobei Hintergrundelemente ignoriert werden, die durch einen typischen Deepfake-Workflow maskiert werden. Die Nachricht ist am anderen Ende des Prozesses wiederherstellbar und kann durch einen geeigneten Erkennungsalgorithmus identifiziert werden. Quelle: http://xujuefei.com/felix_acmmm21_faketagger.pdf

Die Forschung stammt von der School of Cyber Science and Engineering in Wuhan, dem Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing des chinesischen Ministeriums für Bildung, der Alibaba Group in den USA, der Northeastern University in Boston und der Nanyang Technological University in Singapur.

Experimentelle Ergebnisse mit FakeTagger zeigen eine Wiedererkennungsrate von bis zu fast 95% bei vier gängigen Deepfake-Methoden: Identitätsaustausch (z.B. DeepFaceLab, FaceSwap); Gesichtsreenactment; Attributediting; und totale Synthese.

Schwächen der Deepfake-Erkennung

Obwohl die letzten drei Jahre eine Vielzahl neuer Ansätze zur Deepfake-Identifizierung gebracht haben, basieren alle diese Ansätze auf behebbaren Schwächen von Deepfake-Workflows, wie zum Beispiel Augen-Glint in unvollständig trainierten Modellen und Mangel an Blinken in frühen Deepfakes mit unzureichend vielfältigen Gesichtssets. Wenn neue Schlüssel identifiziert werden, haben die kostenlosen und Open-Source-Software-Repositorys sie entweder absichtlich oder als Nebenprodukt von Verbesserungen in Deepfake-Techniken beseitigt.

Das neue Papier bemerkt, dass die effektivste post-facto-Erkennungsmethode, die aus Facebooks jüngstem Deepfake-Erkennungswettbewerb (DFDC) stammt, auf 70% Genauigkeit begrenzt ist, wenn es darum geht, Deepfakes in der Wildnis zu erkennen. Die Forscher führen diesen repräsentativen Misserfolg auf eine schlechte Verallgemeinerung gegen neue und innovative GAN- und Encoder/Decoder-Deepfake-Systeme sowie auf die oft verschlechterte Qualität von Deepfake-Ersatzbildern zurück.

In letzterem Fall kann dies durch schlechte Arbeit von Deepfakes oder Komprimierungsartefakte verursacht werden, wenn Videos auf Sharing-Plattformen hochgeladen werden, die versuchen, die Bandbreitenkosten zu begrenzen, und Videos bei wesentlich niedrigeren Bitraten als die Einreichungen neu kodieren. Ironischerweise behindert diese Bildverschlechterung nicht die scheinbare Authentizität eines Deepfakes, sondern kann tatsächlich die Illusion verstärken, da das Deepfake-Video in einen gemeinsamen, niedrigen visuellen Idiom aufgenommen wird, der als authentisch wahrgenommen wird.

Überlebensfähige Markierung als Hilfe für die Modellinversion

Die Identifizierung von Quelldaten aus maschinellen Lernalgorithmen ist ein relativ neues und wachsendes Feld, das eine neue Ära von IP-basierten Rechtsstreitigkeiten ermöglicht, da die derzeitigen permissiven Bildschirm-Scraper-Regulierungen (die nicht dazu bestimmt sind, die nationale Forschungshervorragendheit im Angesicht eines globalen AI-“Wettlaufs” zu behindern) in strengere Gesetzgebung übergehen, wenn der Sektor kommerzialisiert wird.

Modellinversion beschäftigt sich mit der Zuordnung und Identifizierung von Quelldaten aus der Ausgabe, die von Synthese-Systemen in verschiedenen Bereichen wie der natürlichen Sprachgenerierung (NLG) und der Bildsynthese erzeugt wird. Die Modellinversion ist besonders effektiv bei der Wiedererkennung von Gesichtern, die entweder verschwommen, pixeliert oder durch den Abstraktionsprozess eines Generativen Adversarial-Netzwerks oder eines Encoder/Decoder-Transformations-Systems wie DeepFaceLab verarbeitet wurden.

Die Hinzufügung gezielter Markierungen zu neuen oder bestehenden Gesichtsbildern ist ein potenzieller neuer Hilfsmechanismus für die Modellinversions-Techniken, mit Wasserzeichen als aufkommendes Feld.

Post-Facto-Markierung

FakeTagger ist als post-processing-Ansatz konzipiert. Zum Beispiel würde, wenn ein Benutzer ein Foto auf ein soziales Netzwerk hochlädt (was normalerweise einen Optimierungsprozess beinhaltet und selten eine direkte und unverfälschte Übertragung des Originalbildes), der Algorithmus das Bild verarbeiten, um angeblich unverwüstliche Merkmale auf das Gesicht anzuwenden.

Alternativ könnte der Algorithmus auf historische Bildsammlungen angewendet werden, wie es in den letzten zwanzig Jahren mehrmals der Fall war, als große Stockfotografie- und kommerzielle Bildsammlungs-Websites nach Methoden suchten, um Inhalte zu identifizieren, die ohne Erlaubnis wiederverwendet wurden.

FakeTagger versucht, wiederherstellbare ID-Merkmale aus verschiedenen Deepfake-Prozessen zu integrieren.

Entwicklung und Test

Die Forscher testeten FakeTagger gegen eine Reihe von Deepfake-Software-Anwendungen über die oben genannten vier Ansätze, einschließlich des am häufigsten verwendeten Repositorys, DeepFaceLab; Stanfords Face2Face, das Gesichtsausdrücke über Bilder und Identitäten übertragen kann; und STGAN, das Gesichtsattribute bearbeiten kann.

Die Tests wurden mit CelebA-HQ durchgeführt, einer beliebten öffentlichen Datenbank, die 30.000 Gesichtsbilder von Celebrities in verschiedenen Auflösungen bis zu 1024 x 1024 Pixeln enthält.

Als Grundlage testeten die Forscher zunächst herkömmliche Bild-Wasserzeichen-Techniken, um zu sehen, ob die aufgeprägten Markierungen die Trainingsprozesse von Deepfake-Workflows überstehen würden, aber die Methoden versagten bei allen vier Ansätzen.

FakeTaggers eingebettete Daten wurden auf der Encoder-Stufe in die Face-Set-Bilder mithilfe einer Architektur basierend auf dem U-Net-Konvolutionsnetzwerk für die Bildsegmentierung in der Biomedizin eingeführt, das 2015 veröffentlicht wurde. Anschließend wird der Decoder-Teil des Frameworks trainiert, um die eingebetteten Informationen zu finden.

Der Prozess wurde in einem GAN-Simulator getestet, der die oben genannten FOSS-Anwendungen/Algorithmen in einer Black-Box-Umgebung mit keinem diskreten oder speziellen Zugriff auf die Workflows jedes Systems nutzte. Zufällige Signale wurden den Celebrity-Bildern hinzugefügt und als zugehörige Daten zu jedem Bild protokolliert.

In einer Black-Box-Umgebung konnte FakeTagger eine Genauigkeit von über 88,95% bei den vier Ansätzen der Anwendungen erreichen. In einer parallelen White-Box-Situation erhöhte sich die Genauigkeit auf fast 100%. Allerdings deutet dies auf zukünftige Iterationen von Deepfake-Software hin, die FakeTagger direkt integriert, was in naher Zukunft unwahrscheinlich ist.

Kosten zählen

Die Forscher bemerken, dass die herausforderndste Situation für FakeTagger die vollständige Bildsynthese ist, wie zum Beispiel die CLIP-basierte abstrakte Generierung, da die Eingabetrainingsdaten in solchen Fällen den tiefsten Abstraktionsgraden unterliegen. Allerdings gilt dies nicht für die Deepfake-Workflows, die in den letzten Jahren Schlagzeilen gemacht haben, da diese von der treuen Reproduktion von ID-definierenden Gesichtsmerkmalen abhängig sind.

Das Papier bemerkt auch, dass adversarische Angreifer versuchen könnten, Störungen wie künstliches Rauschen und Körnigkeit hinzuzufügen, um ein solches Markierungssystem zu behindern, was jedoch wahrscheinlich die Authentizität von Deepfake-Ausgaben beeinträchtigen würde.

Weiterhin bemerken sie, dass FakeTagger redundanten Daten zu Bildern hinzufügen muss, um die Überlebensfähigkeit der Markierungen zu gewährleisten, und dass dies einen bemerkenswerten Rechenaufwand im großen Maßstab haben könnte.

Die Autoren schließen mit der Bemerkung, dass FakeTagger möglicherweise ein Potenzial für die Nachverfolgung von Herkunft in anderen Bereichen hat, wie zum Beispiel adversarischen Regenangriffen und anderen Arten von bildbasierten Angriffen, wie zum Beispiel adversarialer Belichtung, Nebel, Unschärfe, Vignettierung und Farb-Jitter, und dass dies könnte haben, und dass FakeTagger möglicherweise ein Potenzial für die Nachverfolgung von Herkunft in anderen Bereichen hat, wie zum Beispiel adversarialen Regenangriffen und anderen Arten von bildbasierten Angriffen, wie zum Beispiel adversarialer Belichtung, Nebel, Unschärfe, Vignettierung und Farb-Jitter, und dass FakeTagger möglicherweise ein Potenzial für die Nachverfolgung von Herkunft in anderen Bereichen hat, wie zum Beispiel adversarialen Regenangriffen und anderen Arten von bildbasierten Angriffen, wie zum Beispiel adversarialer Belichtung, Nebel, Unschärfe, Vignettierung und Farb-Jitter, und dass dies könnte haben, und dass 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