自監督式學習與交互關係特徵探索之影視訊鑑識技術

本計畫發展之主軸有兩大部分，第一大部分為發展一種具有交互特徵學習能力之自監督式學習骨幹網路。第二部分為將本計畫提出的骨幹網路應用於真實世界中的深偽影視訊之偵測。由於深偽影視訊大幅度危害網路多媒體影視訊的正確性，刻意攻擊的深偽影片可能包含訓練樣本不易蒐集、結合對抗攻擊使偵測器失效、偽造品質的提升等問題。本計畫因應上述問題分別於四年間提出具有自監督式學習來對應少量資訊樣本、以及對抗防禦機制來防止對抗攻擊，並提出交互特徵學習模組，以提高整個骨幹網路對於細緻變化的鑑別能力。最後，我們引入了社群媒體的資訊作為額外輔助資訊，並整合出一通用深偽影視訊鑑識系統，來保護這些社群影視訊的傳遞正確性。