Research on Defense Against Propaganda Strategies by Malicious Cut-out Editing Process

恶意剪裁宣传策略防御研究

• 批准号: 22K19777
• 负责人: 栗林 稔
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Okayama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19777/
• 关键词: 切り取り処理; フェイクニュース; セマンティクス解析; ファクトチェック; フェイクコンテンツ; マルチメディアセキュリティ; プロパガンダ; 切り取り

公式に公開される動画において，悪用される恐れのある箇所およびその前後関係を示す箇所を自動的に識別して，意図的な切り取り処理の有無を検知する枠組みを本研究では対象として，関連技術のサーベイを行った．国内だけでなくグローバルな研究とするために，対象とする言語を英語に絞り，公式動画して首脳国家の公式動画を扱うこととして，誰でもアクセス可能で公式に公開されている動画データセットを取得した．次に，それらの動画の発言箇所から文字起こしを行い，その文章に対して形態素解析を実行して，単語レベルで分割したデータセットを作成するための環境を構築した．文章の意味を解析するために適した手法に関して公開ライブラリやソフトウエアをいくつか検証してきた．動画中の発言に応じて，いくつかのセグメントに分割させて，各セグメントに対して前後関係の初期解析を実施し，発言内容が本来の意味から逸脱していないかを主観評価実験により手動でも検証を行った．今後は，この処理を自動化させるための手法を考案する予定である．動画中の映像解析とフレーム間で生じる整合性についても，情報ハイディング技術とフォレンジクス技術を拡張させる形で適用させるアプローチについても並列して行った．本研究で想定している解析手法を意図的に誤らせるための敵対的攻撃に対する対策を考慮して，悪意のある改ざんやノイズ付加の有無を調べる手法を考案した．深層学習技術を用いて，人工的に動画の発言内容の音声を変更して，それに応じて映像箇所を改変する形で作成されるフェイクコンテンツへの対策を検討し，その解決策を考案した．

In this paper, the author studies the relationship between the two technologies, and analyzes the relationship between the two technologies. China's first national formula animation is available in English, Chinese and English. Next, the animation of the speech, the text, the morphological analysis, the text, the segmentation, the creation of the environment. Article meaning analysis, appropriate methods, related to public information, information technology, etc. In animation, the initial analysis of the relationship between the original meaning of the speech and the original meaning of the speech is carried out. The main evaluation is carried out manually. In the future, the process will be automated and the method will be determined. In animation, the image analysis and the integration between the two groups are produced. The information technology and the information technology are applied to the image analysis and the integration of the two groups. In this study, we want to determine the analysis method of the meaning of the error, the enemy attack, the strategy to consider, the meaning of the change, the payment and the existence of the modulation method to examine. Deep learning techniques are used to modify the speech content and sound of artificial animation, and to modify the shape of the image.

项目成果

プライバシ保護に向けたOpenPose骨格推定を用いた人の頭部位置検出

使用 OpenPose 骨骼估计进行人体头部位置检测以保护隐私

• 发表时间: 2023
• 作者: 瀬尾亮太;田中千奈月;栗林稔;舩曵信生
• 通讯作者: 舩曵信生

Reversible Data Hiding in Encrypted Text Using Paillier Cryptosystem

• DOI: 10.23919/apsipaasc55919.2022.9979998
• 发表时间: 2022-09
• 期刊: 2022 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)
• 作者: Asad Malik;Aeyan Ashraf;Han-Yan Wu;M. Kuribayashi

Coded DNN Watermark: Robustness against Pruning Models Using Constant Weight Code

• DOI: 10.3390/jimaging8060152
• 发表时间: 2022-05-26
• 期刊: Journal of Imaging
• 影响因子: 3.2

Privacy Protection Against Automated Tracking System Using Adversarial Patch

使用对抗性补丁的自动跟踪系统的隐私保护

• 发表时间: 2022
• 作者: H. Takiwaki;M. Kuribayashi;N. Funabiki;M. S. Raval
• 通讯作者: M. S. Raval

Survey on Vision based Fake News Detection and its Impact Analysis

• DOI: 10.23919/apsipaasc55919.2022.9980089
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: 2022 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)
• 作者: M. Raval;Mohendra Roy;M. Kuribayashi