論文の概要: Privid: Practical, Privacy-Preserving Video Analytics Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12083v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 22:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 20:34:38.565650
• Title: Privid: Practical, Privacy-Preserving Video Analytics Queries
• Title（参考訳）: Privid: 実用的なプライバシ保護ビデオアナリティクスクエリ
• Authors: Frank Cangialosi, Neil Agarwal, Venkat Arun, Junchen Jiang, Srinivas Narayana, Anand Sarwate and Ravi Netravali
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ分析における差分プライバシー(DP)の新たな概念として,$(rho,K,epsilon)$-event-duration Privacyを提案する。 プライビッドは,非私的システムの79～99%以内のアキュラシーを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7897713298300335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analytics on video recorded by cameras in public areas have the potential to fuel many exciting applications, but also pose the risk of intruding on individuals' privacy. Unfortunately, existing solutions fail to practically resolve this tension between utility and privacy, relying on perfect detection of all private information in each video frame--an elusive requirement. This paper presents: (1) a new notion of differential privacy (DP) for video analytics, $(\rho,K,\epsilon)$-event-duration privacy, which protects all private information visible for less than a particular duration, rather than relying on perfect detections of that information, and (2) a practical system called Privid that enforces duration-based privacy even with the (untrusted) analyst-provided deep neural networks that are commonplace for video analytics today. Across a variety of videos and queries, we show that Privid achieves accuracies within 79-99% of a non-private system.
• Abstract（参考訳）: 公共の場でカメラが撮影したビデオの分析は、多くのエキサイティングなアプリケーションを動かす可能性があるが、個人のプライバシーを侵害する危険性もある。 残念ながら、既存のソリューションは、ユーティリティとプライバシの間の緊張を実質的に解決できず、各ビデオフレーム内のすべてのプライベート情報を完璧に検出している。 本稿では,(1)ビデオ解析のための新たな差分プライバシー(dp)概念である$(\rho,k,\epsilon)$-event-duration privacy(イベント-duration privacy)について述べる。 様々なビデオやクェリを通じて,Priv が非プライベートシステムの79～99%の精度で達成可能であることを示す。

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