이 연구는 오디오 딥페이크 탐지기가 탐지에 쓰이는 음향 신호를 억제하는 적대적 교란에 취약하다는 문제에서, 기존 확산 모델 기반 정화 방어가 모든 입력에 동일한 정화 강도를 적용해 교란 제거와 스푸핑 신호 보존 사이에서 트레이드오프를 겪는다는 한계를 지적한다. 저자들은 경미한 정화가 적대적 입력의 탐지 점수를 양성 입력보다 훨씬 크게 흔든다는 관찰에 기반해, 이 점수 변화를 참조 없는 적대적 조작 지표로 활용하는 입력별 정화 강도 조정 방어 DGAP를 제안한다. 변화가 작은 입력은 그대로 통과시키고, 플래그된 입력만 더 강한 정화를 거쳐 최종 탐지에 들어가는 구조다. 세 가지 적대적 공격 설정과 세 개의 딥페이크 탐지기에서 아홉 개 기존 방어와 비교한 결과 DGAP는 양성 입력에는 거의 영향을 주지 않으면서 전 탐지기에서 최고의 방어 성능을 기록했고, 방어를 인지한 적응적 공격에서도 효과를 유지했다.

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