スパースコーディングによるAI生成画像検出

• Project/Area Number: 25K15113
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60070:Information security-related
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 新見 道治 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20269088)
• 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: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
• Keywords: スパースコーディング / AI生成画像 / 自然画像

Outline of Research at the Start

近年，生成 AI 技術の向上により, 生成画像と自然画像（デジカメ等で現実世界のシーンを撮影した画像）を判別することは困難になってきており，安全安心な現代社会を脅かす脅威の一つである．ディープラーニングにより識別器を構成する方法もあるが，膨大な画像データの収集は課題の一つである．本研究では【拡散モデルから生成された生成画像】と【自然画像】を区別するために有効な画像特徴を解明することを目的とする．画像特徴としては，スパースコーディングに基づく画像特徴量に注目する．　区別に有効な画像特徴が特定できれば，動画像等他メディアでのF識別への応用も考えられる．