本論文では、生成的敵対ネットワーク（GAN）の進展に伴い、人工合成画像や動画に対するフォレンジック技術の必要性が増していることを論じています。特に、'ディープフェイク'と呼ばれる悪用事例に対処するために、画像がどのカメラで撮影されたかを特定するアルゴリズムが求められています。これに対し、合成画像の生成元を特定する方法を提案しています。この方法は生成過程を逆転させることで、合成画像の生成に関与した生成器を特定し、また、その合成画像に最も近い入力を特定することが可能になります。このアプローチは、既存のカメラ画像フォレンジック技術を超えた新たな課題に対する一解決策を提供しています。新しい実験結果も踏まえられており、今後の研究にも期待が寄せられています。