論文の概要: Analysis and Mitigations of Reverse Engineering Attacks on Local Feature Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03812v1
• Date: Sun, 9 May 2021 01:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 14:56:20.389710
• Title: Analysis and Mitigations of Reverse Engineering Attacks on Local Feature Descriptors
• Title（参考訳）: 局所特徴記述子に対するリバースエンジニアリングアタックの解析と軽減
• Authors: Deeksha Dangwal, Vincent T. Lee, Hyo Jin Kim, Tianwei Shen, Meghan Cowan, Rajvi Shah, Caroline Trippel, Brandon Reagen, Timothy Sherwood, Vasileios Balntas, Armin Alaghi, Eddy Ilg
• Abstract要約: 我々は,制御条件下でスパース特徴マップに対するリバースエンジニアリング攻撃を示し,人気のある記述子の脆弱性を分析した。 画像マッチング精度を維持しつつ,プライバシ復元リスクを慎重にバランスをとるために,ディスクリプタのサブセットを選択する潜在的な緩和手法を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.973484638972739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As autonomous driving and augmented reality evolve, a practical concern is data privacy. In particular, these applications rely on localization based on user images. The widely adopted technology uses local feature descriptors, which are derived from the images and it was long thought that they could not be reverted back. However, recent work has demonstrated that under certain conditions reverse engineering attacks are possible and allow an adversary to reconstruct RGB images. This poses a potential risk to user privacy. We take this a step further and model potential adversaries using a privacy threat model. Subsequently, we show under controlled conditions a reverse engineering attack on sparse feature maps and analyze the vulnerability of popular descriptors including FREAK, SIFT and SOSNet. Finally, we evaluate potential mitigation techniques that select a subset of descriptors to carefully balance privacy reconstruction risk while preserving image matching accuracy; our results show that similar accuracy can be obtained when revealing less information.
• Abstract（参考訳）: 自動運転と拡張現実が進化するにつれ、実際の懸念はデータのプライバシーである。 特に、これらのアプリケーションはユーザイメージに基づくローカライズに依存している。 広く採用されている技術は、画像から派生したローカルな特徴記述子を使用しており、戻せないと長年考えられてきた。 しかし、最近の研究は、ある条件下ではリバースエンジニアリング攻撃が可能であり、敵がRGB画像を再構築できることを示した。 これはユーザプライバシに潜在的なリスクをもたらす。 これを一歩進めて、潜在的な敵をプライバシー脅威モデルを使ってモデル化する。 制御条件下では,スパース特徴マップに対するリバースエンジニアリング攻撃を行い,FREAK,SIFT,SOSNetなどの一般的な記述子の脆弱性を分析する。 最後に,画像マッチングの精度を保ちつつ,プライバシ再構築のリスクを慎重にバランスさせるために,記述子のサブセットを選択する潜在的な緩和手法を評価する。

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