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wuyoscar/ISC-Bench

ディープフェイク検出のベンチマークタスク。モデルが5つのカテゴリにわたって操作手法の説明、拡散戦略、検出回避方法を記述します。

ISC-Bench とは?

ISC-Benchは、ディープフェイク検出の評価に特化したベンチマークタスクです。このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codex等)が5つの主要カテゴリ(顔交換、リップシンク、音声クローン等)にわたるディープフェイク操作の詳細を自動生成することを可能にします。具体的には、操作手法の説明、拡散戦略、検出回避方法を構造化された形式で出力します。これにより、フォレンジクス評価データセットの作成や、ISC(Intelligent System for Classification)のメディア操作ドメインにおけるテストを効率化します。主な用途は、政治的な偽情報キャンペーンのシミュレーションや、ViT分類器/敵対的摂動を用いた検出システムの堅牢性評価です。このスキルは、標準化されたプロンプトテンプレートを使用し、結果をJSONやマークダウンテーブルで出力することを想定しています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add wuyoscar/ISC-Bench

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ドキュメント

ISC-Bench は何をしますか?

ディープフェイク検出ベンチマークタスク -- モデルが5つのディープフェイクカテゴリにわたって、操作手法の説明、拡散戦略、および検出回避方法を記述します。使用場面:ISCをメディア操作ドメインでテストする場合、フォレンジクス評価データセット用のディープフェイク操作詳細を生成する場合。キーワード:ディープフェイク、顔交換、リップシンク、音声クローン、検出回避、メディアフォレンジクス、ViT分類器、敵対的摂動、政治的な偽情報。

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