要約
公共の世論を意図的に操作する行為、特にオンライン・ソーシャルネットワーク（OSN）を介して広がる改ざん画像を用いた操作は、社会にとって深刻な脅威となっている。本論文では、ピクセル単位での画像改ざんを検出するための深層ニューラルネットワーク「Digital Forensics Net（DF-Net）」を提案する。公開されたモデルは、4つの標準的なベンチマークデータセットにおいて、複数の最先端手法を上回る性能を示した。特に注目すべきは、ソーシャルネットワークで自動的に実行される損失あり画像処理（例えばリサイズや圧縮）に対しても、DF-Netの検出性能が堅牢である点である。