AI 이미지 감지기를 우회할 수 있나요?

픽셀 감지기가 패배할 수 있는 이유

감지기는 인접 픽셀 간의 통계적 텍스처를 읽습니다. 그 텍스처가 증거입니다. 그것을 다시 쓰는 모든 것은 증거를 제거하며, 그것을 다시 쓸 수 있는 평범한 이유는 많습니다.

이것은 하나의 제품의 결함이라기보다는 방법의 속성입니다. 우회될 수 없다고 주장하는 도구는 픽셀이 아닌 다른 것을 측정하고 있거나 여러분에게 솔직하지 않은 것입니다.

지시하기보다는 설명하는 범주

이것들은 방어자가 필요로 하는 수준으로 작성되었습니다. 범주가 존재한다는 것을 알면 결과에서 그 서명을 인식할 수 있습니다. 이것은 조리법이 아니며, 이 중 어느 것도 단계별 지침이 아닙니다.

오른쪽 끝에 있는 항목이 가장 중요합니다. 단일 숫자로 잡아내기가 가장 어렵기 때문입니다. 생성된 객체가 삽입된 실제 사진은 프레임 대부분에서 진본 텍스처를 유지합니다.

영역 맵이 이 문제에 대처하는 방식

프레임을 타일 단위로 점수화하는 것은 합성에 대한 직접적인 대답입니다. 전체 프레임 평균은 진본 부분 때문에 낮아지지만, 삽입물이 포함된 타일은 다른 어떤 것과도 평균화되지 않습니다.

회피가 실행자에게 치르는 대가

신호를 숨기는 모든 기법은 이미지 또한 손상시킵니다. 그러한 트레이드오프는 방어자가 알 수 있는 가장 유용한 정보입니다.

탐지기를 통과할 정도로 강하게 세탁된 이미지는 대개 세탁된 티가 납니다. 사진이 의심스러울 정도로 저화질이면서 동시에 어떤 것의 증거로 제시된다면, 그 화질 자체가 하나의 결과입니다.

쉽게 위조할 수 없는 것

• 발행 이력. 몇 년 전에 색인화된 사진은 지난달에 생성된 것이 아닙니다. 역 이미지 검색은 여전히 가장 강력한 단일 검사입니다.
• 유효한 Content Credential. 현재 픽셀에 바인딩된 서명된 매니페스트는 암호학적입니다. 제거할 수는 있지만 위조할 수는 없습니다.
• 일관된 물리적 장면. 그림자, 반사 및 객체 간의 연속성은 여전히 생성기가 실패하는 부분이며, 세탁을 해도 이 문제는 해결되지 않습니다.
• 다른 사람이 이미 가지고 있는 파일. 보낸 사람에게 그것을 촬영한 기기의 원본을 요청하고 다음에 어떤 일이 일어나는지 지켜보십시오.

이로 인해 도달하게 되는 결론

결연한 기술적 적대자는 픽셀 탐지기를 우회할 수 있습니다. 그것은 사실이지만 흔한 경우는 아닙니다. 대부분의 사람들이 검사하는 이미지는 부주의하게 만들어지고 가볍게 공유되었으며, 증거를 그대로 유지하고 있거나 공격자가 아닌 채팅 앱 때문에 증거를 잃어버린 경우입니다.

상당히 저하된 이미지의 낮은 점수는 명확한 결과가 아니라 답변 없음으로 읽어야 합니다. 이러한 구분을 통해 뒤에 숨겨진 기법을 전혀 알지 못하더라도 마주하게 되는 거의 모든 우회 시도에 대처할 수 있습니다.

군비 경쟁은 비대칭적입니다

생성과 탐지는 같은 속도로 개선되지 않으며, 불균형은 한쪽으로 치우쳐 있습니다. 새로운 생성기가 등장하면 이는 현존하는 모든 탐지기에 미지의 데이터가 됩니다. 재훈련은 사전 작업이 아니라 출시 이후에 이루어지므로, 항상 최신 출력물이 보이지 않는 공백기가 존재합니다.

이 공백기는 짧지 않습니다. 새로운 모델로부터 충분한 출력을 수집하고, 라벨을 지정하고, 재훈련하고, 배포하는 데는 최소 몇 주가 걸립니다. 그 기간 동안 탐지기는 새로운 생성물이 가르쳐 온 어떤 것과도 닮지 않았기 때문에 이를 진본으로 점수화합니다.

이것이 단일 신호에 결코 의존해서는 안 되는 가장 강력한 실무적 근거입니다. 출처 데이터와 발행 이력은 이미지를 만든 모델이 무엇인지 신경 쓰지 않으므로, 픽셀 분석이 다루지 못하는 공백기 동안에도 계속 작동합니다.