論文の概要: Assessing Privacy Risks from Feature Vector Reconstruction Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05760v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 16:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-14 18:20:42.987410
• Title: Assessing Privacy Risks from Feature Vector Reconstruction Attacks
• Title（参考訳）: 特徴ベクトル再構成攻撃によるプライバシーリスクの評価
• Authors: Emily Wenger, Francesca Falzon, Josephine Passananti, Haitao Zheng, Ben Y. Zhao
• Abstract要約: 我々は、再構成された顔画像の脅威を有意義に捉える指標を開発する。 再構成された顔画像は、商業的な顔認識システムと人間の両方による再識別を可能にすることを示す。 その結果,特徴ベクトルはパーソナライズ可能な情報として認識されるべきであることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.262351521060676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In deep neural networks for facial recognition, feature vectors are numerical representations that capture the unique features of a given face. While it is known that a version of the original face can be recovered via "feature reconstruction," we lack an understanding of the end-to-end privacy risks produced by these attacks. In this work, we address this shortcoming by developing metrics that meaningfully capture the threat of reconstructed face images. Using end-to-end experiments and user studies, we show that reconstructed face images enable re-identification by both commercial facial recognition systems and humans, at a rate that is at worst, a factor of four times higher than randomized baselines. Our results confirm that feature vectors should be recognized as Personal Identifiable Information (PII) in order to protect user privacy.
• Abstract（参考訳）: 顔認識のためのディープニューラルネットワークでは、特徴ベクトルは与えられた顔のユニークな特徴を捉える数値表現である。 によって元の顔が復元できることは知られているが、これらの攻撃によって生じるエンドツーエンドのプライバシーリスクについては理解していない。 本研究では,再構成顔画像の脅威を有意義に捉えた指標を開発することにより,この欠点を解決する。 エンド・ツー・エンドの実験とユーザ・スタディを用いて、再構成された顔画像は、商用顔認識システムと人間の両方による再同定が可能であり、最悪の場合、ランダム化されたベースラインの4倍の精度で実現可能であることを示した。 ユーザプライバシ保護のために,特徴ベクトルを個人識別情報(PII)として認識することを確認した。

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