[論文レビュー] Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey

Lin Li, Neeraj Gupta+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2024

Digital Media Forensic Detection被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、テキスト、画像、ビデオ、音声、マルチモーダルコンテンツ全体にわたって、大規模AIモデル（LAIMs）によって作成されたマルチメディアの検出に関する初の総合的な調査を提供し、新しい双方向の分類法とリソース概要を提示する。

ABSTRACT

The rapid advancement of Large AI Models (LAIMs), particularly diffusion models and large language models, has marked a new era where AI-generated multimedia is increasingly integrated into various aspects of daily life. Although beneficial in numerous fields, this content presents significant risks, including potential misuse, societal disruptions, and ethical concerns. Consequently, detecting multimedia generated by LAIMs has become crucial, with a marked rise in related research. Despite this, there remains a notable gap in systematic surveys that focus specifically on detecting LAIM-generated multimedia. Addressing this, we provide the first survey to comprehensively cover existing research on detecting multimedia (such as text, images, videos, audio, and multimodal content) created by LAIMs. Specifically, we introduce a novel taxonomy for detection methods, categorized by media modality, and aligned with two perspectives: pure detection (aiming to enhance detection performance) and beyond detection (adding attributes like generalizability, robustness, and interpretability to detectors). Additionally, we have presented a brief overview of generation mechanisms, public datasets, online detection tools, and evaluation metrics to provide a valuable resource for researchers and practitioners in this field. Most importantly, we offer a focused analysis from a social media perspective to highlight their broader societal impact. Furthermore, we identify current challenges in detection and propose directions for future research that address unexplored, ongoing, and emerging issues in detecting multimedia generated by LAIMs. Our aim for this survey is to fill an academic gap and contribute to global AI security efforts, helping to ensure the integrity of information in the digital realm. The project link is https://github.com/Purdue-M2/Detect-LAIM-generated-Multimedia-Survey.

研究の動機と目的

• テキスト、画像、ビデオ、音声、マルチモーダルを含む全モダリティにわたるLAIM生成マルチメディア検出の体系的な概要を提供する。
• モダリティに基づく新しい検出手法の分類法を導入し、二つの視点（純粋検出と検出を超えるもの）を提示する。
• 生成機構、公開データセット、検出に関連するオンラインツールを要約する。
• 現在の課題を特定し、検出の堅牢性と一般化能力を高めるための今後の研究方向を提案する。

提案手法

• 二つの視点からなる分類法を提案する：純粋検出（検出を重視）と検出を超えるもの（一般化性、堅牢性、解釈可能性などの属性）.
• モダリティ別に検出器を分類し、さらに検出カテゴリ（テキスト、画像、ビデオ、音声、マルチモーダル）および技術的アプローチ（例：透かし、アーティファクト、スタイル学、パープレキシティ、帰属、局在化）で分類する。
• テキスト検出についてはEasy-explainableとHard-explainableに分け、それ以外のモダリティでは、頻度ベース、空間ベース、拡散ベースの指紋など、正式なカテゴリに分類する。
• モダリティを横断するLAIM生成メディアの公開データセットとオンラインツールを調査し、出典、コンテンツタイプ、生成方法を詳述する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 テキスト、画像、ビデオ、音声、マルチモーダルコンテンツに跨るLAIM生成メディアに対してどのような検出技術が存在するか？
• RQ2 検出性能と追加の望ましい特性（一般化、堅牢性、解釈可能性）を反映して、検出器をどのように整理できるか？
• RQ3 LAIM生成マルチメディア検出器を評価・適用するための主要なデータセットとオンラインツールは何か？

主な発見

• 新しい分類法は、すべてのモダリティにわたって検出手法を純粋検出と検出を超えるものに区分する。
• テキスト検出は、easy- explainableとhard-explainableの手法に分類され、透かし、アーティファクト、スタイル学、パープレキシティ、帰属などが含まれる。
• 画像とテキスト生成検出のための公開データセットが豊富に存在し、GenImage、DiffusionDB、HC3、その他が含まれる。包括的なマルチモーダルデータセットも存在する。
• 本調査はオンライン検出ツールを総括し、検出器の堅牢性、一般化性、解釈可能性を向上させる課題と今後の方向性を指摘する。