情報埋込みを用いたAI生成画像の暗号化領域における識別技術の創出

• Project/Area Number: 25K07733
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 今泉 祥子 千葉大学, 大学院情報学研究院, 准教授 (80535013)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
• Keywords: ディープフェイク検出 / 情報埋込み

Outline of Research at the Start

深層学習がもたらす社会的課題は，ディープフェイクに代表されるように近年顕著に現れている。これに対して，責任あるAI (Responsible AI) が世界的に強く求められており， AIで生成された画像に識別のための情報を挿入することが検討されている。そこで本研究では，AI生成画像への情報埋込み手法を研究し，埋込みが施されたAI生成画像を一般画像から高精度に識別するためのモデルを創出する。一方，これに用いられる識別モデル，また利用される画像には著作権やプライバシーが存在する。そこで，識別モデルと画像を保護するための手法も確立する。さらに，連合学習に応用し，高効率な識別モデルの構築を目指す。