論文の概要: An Attack on Feature Level-based Facial Soft-biometric Privacy Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12405v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 10:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 15:31:30.609109
• Title: An Attack on Feature Level-based Facial Soft-biometric Privacy Enhancement
• Title（参考訳）: 機能レベルに基づく顔ソフトバイオメトリックプライバシー強化に対する攻撃
• Authors: Dail\'e Osorio-Roig, Christian Rathgeb, Pawel Drozdowski, Philipp Terh\"orst, Vitomir \v{S}truc, Christoph Busch
• Abstract要約: 特徴レベルに基づく顔ソフトバイオメトリック・プライバシ・エンハンスメント技術に対する攻撃を導入する。 プライバシーの強化を回避することができ、性別を最大90%の精度で正しく分類することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.780253190395715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the recent past, different researchers have proposed novel privacy-enhancing face recognition systems designed to conceal soft-biometric information at feature level. These works have reported impressive results, but usually do not consider specific attacks in their analysis of privacy protection. In most cases, the privacy protection capabilities of these schemes are tested through simple machine learning-based classifiers and visualisations of dimensionality reduction tools. In this work, we introduce an attack on feature level-based facial soft-biometric privacy-enhancement techniques. The attack is based on two observations: (1) to achieve high recognition accuracy, certain similarities between facial representations have to be retained in their privacy-enhanced versions; (2) highly similar facial representations usually originate from face images with similar soft-biometric attributes. Based on these observations, the proposed attack compares a privacy-enhanced face representation against a set of privacy-enhanced face representations with known soft-biometric attributes. Subsequently, the best obtained similarity scores are analysed to infer the unknown soft-biometric attributes of the attacked privacy-enhanced face representation. That is, the attack only requires a relatively small database of arbitrary face images and the privacy-enhancing face recognition algorithm as a black-box. In the experiments, the attack is applied to two representative approaches which have previously been reported to reliably conceal the gender in privacy-enhanced face representations. It is shown that the presented attack is able to circumvent the privacy enhancement to a considerable degree and is able to correctly classify gender with an accuracy of up to approximately 90% for both of the analysed privacy-enhancing face recognition systems.
• Abstract（参考訳）: 近年、異なる研究者がソフトバイオメトリック情報を特徴レベルで隠蔽する新しいプライバシー向上型顔認識システムを提案している。 これらの研究は印象的な結果を報告しているが、通常、プライバシー保護の分析において特定の攻撃を考慮しない。 ほとんどの場合、これらのスキームのプライバシー保護機能は、単純な機械学習ベースの分類器と次元低減ツールの視覚化によってテストされる。 本研究では,特徴レベルに基づく顔ソフトバイオメトリック・プライバシ・エンハンスメント技術に対する攻撃を提案する。 この攻撃は、(1)高い認識精度を達成するためには、そのプライバシー強化バージョンに顔表現の特定の類似性を保持する必要があり、(2)非常に類似した顔表現は、通常、類似のソフトバイオメトリック属性を持つ顔画像に由来する。 これらの観測に基づいて、提案攻撃はプライバシー強化顔表現と、プライバシー強化顔表現と、既知のソフトバイオメトリック属性を比較した。 その後、最も優れた類似度スコアを解析し、攻撃されたプライバシー強調顔表現の未知のソフトバイオメトリック特性を推定する。 つまり、攻撃には、任意の顔画像の比較的小さなデータベースと、ブラックボックスとしてのプライバシー向上の顔認識アルゴリズムが必要だ。 実験では、プライバシ強化された顔表現において、性別を確実に隠蔽する2つの代表的なアプローチに適用した。 提示された攻撃は、プライバシ強化をかなり回避することができ、分析されたプライバシ強化顔認識システムにおいて、最大90%の精度で性別を正しく分類することができる。

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