För att upptäcka GAN-genererade bilder kräver konventionella övervakade maskininlärningsalgoritmer att man samlar ett stort antal riktiga bilder samt falska bilder som genereras av den riktade GAN-modellen. Men den specifika modell som används av angriparen är ofta inte tillgänglig. För att ta itu med detta föreslår vi en GAN-simulator, AutoGAN, som kan simulera de artefakter som produceras av den gemensamma rörledningen som delas av flera populära GAN-modeller. Dessutom identifierar vi en unik artefakt som orsakas av den uppsampling komponent som ingår i de gemensamma GAN rörledningar. Vi visar teoretiskt sådana artefakter manifesteras som replikationer av spektra i frekvensdomänen och föreslår därmed en klassificeringsmodell baserad på spektrumingången, snarare än pixelingången. Genom att använda de simulerade bilderna för att träna en spektrumbaserad klassificering, även utan att se de falska bilder som produceras av den riktade GAN-modellen under utbildningen, uppnår vår strategi state-of-theart föreställningar om att upptäcka falska bilder som genereras av populära GAN-modeller som CycleGAN.
Slutligen, i REF, är det erkänt att GAN artefakter orsakas av de up-sampling komponenter som ingår i den gemensamma GAN rörledningen, som identifieras med hjälp av en klassificering arbetar på spektrumdata snarare än bild pixlar.
Detecting and Simulating Artifacts in GAN Fake Images
{'venue': '2019 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'journal': '2019 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}