[논문 리뷰] Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey

Lin Li, Neeraj Gupta외 8명|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 22.

Digital Media Forensic Detection인용 수 5

한 줄 요약

본 논문은 대형 AI 모델(LAIMs)이 생성한 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 다중 모달 콘텐츠를 탐지하는 최초의 종합적 조사를 제공하며, 새로운 양방향 분류체계와 자원 개요를 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 모든 모듈레이션에서 LAIM-생성 멀티미디어 탐지에 대한 체계적 개요를 제공한다(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 다중 모달).
• 모듈레이션에 기반한 탐지 방법의 새로운 분류체계와 두 가지 관점(순수 탐지와 Beyond 탐지)을 도입한다.
• 생성 메커니즘, 공공 데이터셋 및 탐지와 관련된 온라인 도구를 요약한다.
• 현제 과제를 식별하고 탐지의 강건성과 일반화 가능성을 향상시키기 위한 향후 연구 방향을 제시한다.]
• method:[
• 두 가지 관점의 분류체계 제안: 순수 탐지(탐지 중심)와 Beyond 탐지(일반화 가능성, 강건성, 해석 가능성과 같은 특성).
• 탐지기를 모듈레이션별로 분류하고, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 다중모달 등 탐지 카테고리 및 기술적 접근 방식(예: 워터마킹, 아티팩트, 스타일로메트리, perplexity, attribution, localization)로 추가 분류한다.
• 텍스트 탐지의 경우 Easy-explainable 대 Hard-explainable로 구분하고, 다른 모듈레이션은 (예: 주파수 기반, 공간 기반, 확산 기반 지문)과 같은 형식적 범주로 구분한다.
• 모듈레이션에 걸친 LAIM-생성 미디어를 위한 공공 데이터셋과 온라인 도구를 조사하고, 소스, 콘텐츠 유형 및 생성 방법을 상세히 다룬다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 What detection techniques exist for LAIM-generated media across text, images, videos, audio, and multimodal content?
• RQ2 How can detectors be organized to reflect both detection performance and additional desirable properties (generalization, robustness, interpretability)?
• RQ3 What are the key datasets and online tools available for evaluating and applying LAIM-generated multimedia detectors?

주요 결과

• 새로운 분류체계는 모든 모듈레이션에서 탐지 방법을 순수 탐지와 Beyond 탐지로 구분한다.
• 텍스트 탐지는 워터마킹, 아티팩트, 스타일로메트리, perplexity, attribution 등을 포함하여 Easy-explainable과 Hard-explainable로 구성된다.
• 이미지 및 텍스트 생성 탐지를 위한 광범위한 공개 데이터셋이 있으며, GenImage, DiffusionDB, HC3 등도 포함된다; 포괄적인 다중 모달 데이터셋도 존재한다.
• 본 조사는 온라인 검출 도구를 정리하고 탐지기의 강건성, 일반화 가능성 및 해석 가능성 향상을 위한 도전과제와 향후 방향을 강조한다.