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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 859 - 866 (8page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.7.859
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Image forensics is one of the most emerging topics in multimedia forensics to ensure the integrity of image content. Anti-forensic (AF) attacks, particularly generative adversarial network (GAN)-based attacks on fake images, can make forensic methods vulnerable. However, the effectiveness of AF attacks is limited to certain training conditions such as datasets, forensic methods, and attack types. Even though an AF attack is applied to misguide the forensic methods, forensic methods can be again updated using the AF dataset, which continues an infinite loop. This paper proposes an improved AF attack that can misguide all forensic methods. We update the forensic methods multiple times with multiple AF datasets and build an AF model that learns different forensic methods updated at different times. The experiments show that the proposed AF attack successfully deceives all forensic methods.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Proposed Method
IV. Experimental Results
V. Conclusion
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
A. Piva, An overview on image forensics, Int. Scholarly Research Notices, 2013. doi: https://doi.org/10.1155/2013/496701
H. Wu, J. Zhou, J. Tian, J. Liu, Robust image forgery detection over online social network shared image, in: Proceedings of the IEEE Conference on Comp. Vision and Pattern Recog., New Orleans, Louisiana, USA, ISBN: 978-1-6654-6946-3, 2022, pp. 13440-13449
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F. Marra, D. Gragnaniello, D. Cozzolino, L. Verdoliva, Detection of gan-generated fake images over social networks, in: Proceedings of the IEEE Conference on Mult. Inf. Process. and Retrieval, Miami, FL, USA, ISBN: 978-1-5386-1857-8, 2018, pp. 384-389.
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