論文の概要: Towards Face Encryption by Generating Adversarial Identity Masks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06814v2
• Date: Mon, 16 Aug 2021 05:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 08:28:40.385887
• Title: Towards Face Encryption by Generating Adversarial Identity Masks
• Title（参考訳）: 敵対的アイデンティティマスク生成による顔暗号化
• Authors: Xiao Yang, Yinpeng Dong, Tianyu Pang, Hang Su, Jun Zhu, Yuefeng Chen, Hui Xue
• Abstract要約: 敵の識別マスクを生成するためのターゲットID保護反復法(TIP-IM)を提案する。 TIP-IMは、様々な最先端の顔認識モデルに対して95%以上の保護成功率を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.82211571716117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As billions of personal data being shared through social media and network, the data privacy and security have drawn an increasing attention. Several attempts have been made to alleviate the leakage of identity information from face photos, with the aid of, e.g., image obfuscation techniques. However, most of the present results are either perceptually unsatisfactory or ineffective against face recognition systems. Our goal in this paper is to develop a technique that can encrypt the personal photos such that they can protect users from unauthorized face recognition systems but remain visually identical to the original version for human beings. To achieve this, we propose a targeted identity-protection iterative method (TIP-IM) to generate adversarial identity masks which can be overlaid on facial images, such that the original identities can be concealed without sacrificing the visual quality. Extensive experiments demonstrate that TIP-IM provides 95\%+ protection success rate against various state-of-the-art face recognition models under practical test scenarios. Besides, we also show the practical and effective applicability of our method on a commercial API service.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアやネットワークを通じて何十億もの個人データが共有される中、データのプライバシーとセキュリティは注目を集めている。 顔写真からの身元情報の漏洩を軽減するために、例えば画像難読化技術を用いていくつかの試みがなされている。 しかし、この結果のほとんどが知覚的に満足できないか、あるいは顔認識システムに対して効果がない。 本研究の目的は、ユーザを無許可の顔認識システムから保護できるが、人間のオリジナルバージョンと視覚的に同一であるように、個人写真を暗号化する技術を開発することである。 そこで本研究では,顔画像上にオーバーレイ可能な対人識別マスクを生成するためのターゲットID保護反復法(TIP-IM)を提案する。 TIP-IMは、様々な最先端の顔認識モデルに対して、実用的なテストシナリオ下で95%以上の保護成功率を提供することを示した。 さらに,本手法を商用apiサービスに適用し,実用的かつ効果的な適用性を示す。

関連論文リスト

• ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification [60.73617868629575]
  深層学習に基づく顔操作の誤用は、公民権に対する潜在的な脅威となる。 この不正行為を防ぐため、プロアクティブな防御技術が提案され、操作プロセスを妨害した。 我々は,ID-Guardと呼ばれる,顔操作と戦うための新しい普遍的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T09:30:08Z)
• Privacy-preserving Optics for Enhancing Protection in Face De-identification [60.110274007388135]
  この脆弱性を解決するために,ハードウェアレベルの顔識別手法を提案する。 また、プライバシ保存画像、フェイスヒートマップ、およびパブリックデータセットからの参照顔イメージを入力として、新しい顔を生成する匿名化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T19:28:04Z)
• Privacy-Preserving Face Recognition Using Trainable Feature Subtraction [40.47645421424354]
  顔認識はプライバシーの懸念を増している。 本稿では,視覚障害と回復障害に対する顔画像保護について検討する。 我々は,この手法を新たなプライバシ保護顔認識手法であるMinusFaceに精錬する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T05:27:52Z)
• Diff-Privacy: Diffusion-based Face Privacy Protection [58.1021066224765]
  本稿では,Diff-Privacyと呼ばれる拡散モデルに基づく顔のプライバシー保護手法を提案する。 具体的には、提案したマルチスケール画像インバージョンモジュール(MSI)をトレーニングし、元の画像のSDMフォーマット条件付き埋め込みのセットを得る。 本研究は,条件付き埋め込みに基づいて,組込みスケジューリング戦略を設計し,デノナイズプロセス中に異なるエネルギー関数を構築し,匿名化と視覚的アイデンティティ情報隠蔽を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T09:26:07Z)
• Face Encryption via Frequency-Restricted Identity-Agnostic Attacks [25.198662208981467]
  悪意あるコレクターは、生体情報を簡単に盗むためにディープフェイス認識システムを使用します。 非許可の顔認識から顔画像を暗号化するための周波数制限ID非依存(FRIA)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T07:38:46Z)
• CLIP2Protect: Protecting Facial Privacy using Text-Guided Makeup via Adversarial Latent Search [10.16904417057085]
  ディープラーニングベースの顔認識システムは、デジタル世界のユーザを無許可で追跡することができる。 既存のプライバシーを強化する方法は、ユーザー体験を損なうことなく、顔のプライバシーを保護することができる自然主義的なイメージを生成するのに失敗する。 本稿では,事前学習された生成モデルの低次元多様体における逆潜時符号の発見に依存する,顔のプライバシー保護のための新しい2段階のアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T17:58:15Z)
• Attribute-Guided Encryption with Facial Texture Masking [64.77548539959501]
  本稿では,顔認識システムからユーザを保護するために,顔テクスチャマスキングを用いた属性ガイド暗号化を提案する。 提案手法は,最先端の手法よりも自然な画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T23:50:43Z)
• OPOM: Customized Invisible Cloak towards Face Privacy Protection [58.07786010689529]
  我々は、新しいタイプのカスタマイズクロークに基づく技術の観点から、顔のプライバシ保護について検討する。 本研究では,個人固有の(クラスワイドな)ユニバーサルマスクを生成するために,1人1マスク(OPOM)という新しい手法を提案する。 提案手法の有効性を,共通データセットと有名データセットの両方で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T11:29:37Z)
• A Systematical Solution for Face De-identification [6.244117712209321]
  異なるタスクにおいて、人々は顔の特定(De-ID)に様々な要件を持つ 本稿では,これらのDe-ID操作に適合する系統的解を提案する。 本手法は,様々な方法で顔データを柔軟に識別し,画像の画質が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T02:02:51Z)
• IdentityDP: Differential Private Identification Protection for Face Images [17.33916392050051]
  顔の非識別、別名顔の匿名化は、実際のアイデンティティが隠されている間、同様の外観と同じ背景を持つ別の画像を生成することを指します。 我々は,データ駆動型ディープニューラルネットワークと差分プライバシー機構を組み合わせた顔匿名化フレームワークであるIdentityDPを提案する。 我々のモデルは、顔の識別関連情報を効果的に難読化し、視覚的類似性を保ち、高品質な画像を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T14:26:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。