Resumen

Recientemente, las redes generativas adversariales (GANs) y sus variantes han demostrado una impresionante capacidad en la síntesis de imágenes. Las imágenes falsas sintetizadas se difunden ampliamente en Internet, y es un desafío para los usuarios de Internet identificar la autenticidad, lo que representa un gran riesgo de seguridad para la sociedad. Sin embargo, en comparación con la poderosa tecnología de síntesis de imágenes, la detección de imágenes sintetizadas por GAN todavía está en pañales y enfrenta una variedad de desafíos. En este estudio, se propone un método llamado discriminador de imágenes falsas (FID), que detecta que las imágenes falsas sintetizadas por GAN utilizan la fuerte correlación espectral en el proceso de imagen de imágenes de color naturales. El método propuesto primero convierte la imagen a color en tres componentes de color R, G y B. Luego, se aplica la transformada wavelet discreta (DWT) a los componentes RGB por separado. Finalmente, el coeficiente de correlación entre las imágenes de sub

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Redes generativas adversariales; Síntesis de imágenes; Imágenes falsas; Detección; Autenticidad; Correlación espectral
• Keywords:Generative adversarial networks; Image synthesis; Fake images; Detection; Authenticity; Spectral correlation