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The limit of detection (LOD) is the smallest amount of analyte that can be distinguished from the background noise. The LOD value corresponds to the concentration at which the analyte signal is three times larger than the standard deviation of the blank signal. Below this value, the analyte signal cannot be differentiated from the background noise. It is calculated by dividing the calibration slope by 3 times the standard deviation of the blank signals.
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Published on: December 15, 2023

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Detector de deepfakes robusto contra marcas de agua de imágenes profundas

Jian Yu1, Xin Liu1, Fengbiao Zan1

  • 1School of Intelligence Science and Engineering, Qinghai Nationalities University, Xining, Qinghai, China.

PloS one
|December 31, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta un nuevo modelo de detección de deepfakes que funciona bien incluso con imágenes con marcas de agua. El modelo muestra una precisión mejorada contra las marcas de agua FaceSigns, superando a los métodos existentes.

Palabras clave:
detección de deepfakesmarcas de agua de imágenesseguridad de la informaciónaprendizaje profundovisión por computadora

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Published on: December 15, 2023

990

Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la Computación
  • Seguridad de la Información
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • La tecnología Deepfake presenta una amenaza creciente para la seguridad de la información.
  • Los métodos existentes de detección de deepfakes a menudo fallan cuando las imágenes contienen marcas de agua profundas.
  • Las técnicas de marca de agua como MBRS y FaceSigns pueden degradar el rendimiento de la detección.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un modelo robusto de detección de deepfakes resistente a las marcas de agua de imágenes.
  • Mejorar la precisión de la detección de deepfakes en presencia de algoritmos comunes de marcas de agua.

Principales métodos:

  • Se propuso un modelo de detección de deepfakes de múltiples módulos.
  • Se integró la atención multiescala eficiente dentro de la arquitectura Xception.
  • Se introdujo un módulo de eliminación de características para eliminar características redundantes de la imagen.

Principales resultados:

  • El modelo logró una precisión comparable a los modelos de referencia con marcas de agua MBRS.
  • El modelo superó significativamente a los modelos de referencia con marcas de agua FaceSigns, mostrando una precisión un 10% y un 20% mayor con un 50% y un 100% de presencia de marca de agua, respectivamente.
  • El módulo de eliminación de características eliminó de manera efectiva las características redundantes de la imagen.

Conclusiones:

  • El modelo propuesto demuestra una mayor robustez contra las marcas de agua profundas en imágenes deepfakes.
  • La integración de la atención multiescala eficiente y la eliminación de características mejora el rendimiento de la detección, particularmente contra las marcas de agua FaceSigns.
  • Esta investigación contribuye a sistemas de detección de deepfakes más confiables en escenarios del mundo real.