overview:本研究は、ソーシャルメディアネットワークによるフェイクニュースの広がりを防ぐための技術の確立を目指す。爆発的に広がるフェイクニュースの影響で、意図的な世論誘導やプロパガンダ戦略に利用される恐れが高まっており、フェイク画像やビデオ、音声などを正しく見分ける技術と、情報の正当性を確認する技術が渇望されている。そこで、情報源を突き止めるためのトレーサビリティー技術と、フェイクコンテンツに含まれる不自然な信号を検出してフェイクを見破る技術を実現するシステムの提案と評価実験を行う。電子的な指紋を画像、映像、音声コンテンツに忍ばせて第一情報源までたどることを可能とさせる技術と、フェイクコンテンツとして操作された情報とオリジナルの情報を機械学習により判別できる技術の確立を目指す。SNSサービスによる情報の拡散状況の予測を、人の行動予測を基に算出することで最適化を図る。ReservedTOPBOTTOM。