연구진이 GAN(Generative Adversarial Networks)으로 생성된 합성얼굴을 탐지하는 전문 모델인 IRIS-GAN을 개발했어요. IRIS-GAN은 다양한 GAN 모델에 점진적으로 노출되는 방식으로 학습하여 위조 탐지율 99% 이상을 달성했어요. 모델은 GAN 생성 모델에 따라 다른 공간 반응 패턴을 보여, 추가적인 히트맵 분류기로 활용 가능해요.
IRIS-GAN은 diffusion 모델로 생성된 얼굴에 대해서도 일부 탐지 능력을 보여주며, 전문적인 탐지 모델임을 입증했어요. 연구 결과는 GAN 얼굴 법의학 분야에서 점진적 학습 전략의 효과를 보여줍니다.
연구진은 Grad-CAM 분석을 통해 IRIS-GAN이 생성 모델에 따라 다른 공간 반응 패턴을 가진다는 것을 확인했어요. 이는 모델의 신뢰성을 높이는 중요한 지표로 활용될 수 있습니다.