論文の概要: JPEG Compression-Resistant Low-Mid Adversarial Perturbation against Unauthorized Face Recognition System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09410v1
• Date: Sun, 19 Jun 2022 14:15:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 18:42:28.543332
• Title: JPEG Compression-Resistant Low-Mid Adversarial Perturbation against Unauthorized Face Recognition System
• Title（参考訳）: 非許可顔認識システムに対するjpeg圧縮耐性低mid逆摂動
• Authors: Jiaming Zhang, Qi Yi, Jitao Sang
• Abstract要約: 無許可の顔認識システムに対する敵対的摂動を利用する上で重要な問題は、画像がJPEG圧縮によって処理される必要があることである。 既存のJPEG圧縮耐性手法では、圧縮抵抗、転送可能性、攻撃効率のバランスが取れない。 逆方向の摂動を制限する代わりに、逆方向のトレーニングにより、より低周波な特徴を利用するようにソースモデルを規則化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.882687207499373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been observed that the unauthorized use of face recognition system raises privacy problems. Using adversarial perturbations provides one possible solution to address this issue. A critical issue to exploit adversarial perturbation against unauthorized face recognition system is that: The images uploaded to the web need to be processed by JPEG compression, which weakens the effectiveness of adversarial perturbation. Existing JPEG compression-resistant methods fails to achieve a balance among compression resistance, transferability, and attack effectiveness. To this end, we propose a more natural solution called low frequency adversarial perturbation (LFAP). Instead of restricting the adversarial perturbations, we turn to regularize the source model to employing more low-frequency features by adversarial training. Moreover, to better influence model in different frequency components, we proposed the refined low-mid frequency adversarial perturbation (LMFAP) considering the mid frequency components as the productive complement. We designed a variety of settings in this study to simulate the real-world application scenario, including cross backbones, supervisory heads, training datasets and testing datasets. Quantitative and qualitative experimental results validate the effectivenss of proposed solutions.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムの不正使用がプライバシー問題を引き起こすことが観察されている。 敵対的摂動を用いることでこの問題に対処できる解決策が1つある。 ウェブにアップロードされた画像はJPEG圧縮によって処理する必要があるため、敵の摂動の有効性は低下する。 既存のJPEG圧縮耐性手法では、圧縮抵抗、転送可能性、攻撃効率のバランスが取れない。 そこで本研究では,低周波対向摂動(LFAP)と呼ばれるより自然な解を提案する。 対向摂動を制限する代わりに、対向訓練によってより低周波の特徴を用いるようにソースモデルを定式化する。 さらに、異なる周波数成分のモデルにより良い影響を与えるために、中間周波数成分を生産的補完として考慮した改良された低中周波対向摂動(LMFAP)を提案する。 本研究では、クロスバックボーン、監視ヘッド、データセットのトレーニング、データセットのテストなど、現実世界のアプリケーションシナリオをシミュレートするために、さまざまな設定を設計しました。 定量的および定性的な実験結果により,提案手法の有効性が検証された。

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