論文の概要: Towards Privacy-Preserving, Real-Time and Lossless Feature Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00214v1
- Date: Sat, 30 Jul 2022 13:25:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-02 13:48:53.703321
- Title: Towards Privacy-Preserving, Real-Time and Lossless Feature Matching
- Title（参考訳）: プライバシ保護,リアルタイム,無意味な機能マッチングを目指して
- Authors: Qiang Meng, Feng Zhou
- Abstract要約: 本稿では,ランダムな置換,4L-DEC,および既存の同型暗号化技術によって特徴を保護するSecureというプラグインモジュールを提案する。
Secureは初めて、公開機能間のリアルタイムかつロスレスな機能マッチングを実現し、現在の最先端技術よりもはるかに高いセキュリティレベルを実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.418466369442413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most visual retrieval applications store feature vectors for downstream
matching tasks. These vectors, from where user information can be spied out,
will cause privacy leakage if not carefully protected. To mitigate privacy
risks, current works primarily utilize non-invertible transformations or fully
cryptographic algorithms. However, transformation-based methods usually fail to
achieve satisfying matching performances while cryptosystems suffer from heavy
computational overheads. In addition, secure levels of current methods should
be improved to confront potential adversary attacks. To address these issues,
this paper proposes a plug-in module called SecureVector that protects features
by random permutations, 4L-DEC converting and existing homomorphic encryption
techniques. For the first time, SecureVector achieves real-time and lossless
feature matching among sanitized features, along with much higher security
levels than current state-of-the-arts. Extensive experiments on face
recognition, person re-identification, image retrieval, and privacy analyses
demonstrate the effectiveness of our method. Given limited public projects in
this field, codes of our method and implemented baselines are made open-source
in https://github.com/IrvingMeng/SecureVector.
- Abstract（参考訳）: ほとんどのビジュアル検索アプリケーションは、下流マッチングタスクのための特徴ベクトルを格納する。
これらのベクターは、ユーザー情報を吐き出すことができる場所から、慎重に守られなければプライバシーの漏洩を引き起こす。
プライバシーリスクを軽減するため、現在の作業では、主に非可逆変換や完全な暗号アルゴリズムを使用している。
しかし、変換ベースの手法は通常マッチング性能を満足できないが、暗号システムは計算のオーバーヘッドが重い。
さらに、潜在的な敵の攻撃に対処するために、現在のメソッドのセキュアなレベルが改善されるべきである。
そこで本稿では,ランダムな置換,4l-dec変換,および既存の準同型暗号技術によって特徴を保護できるsecurevectorというプラグインモジュールを提案する。
SecureVectorは、サニタイズされた機能間のリアルタイムとロスレスの機能マッチングを初めて達成し、現在の最先端技術よりもはるかに高いセキュリティレベルを実現した。
顔認識,人物再同定,画像検索,プライバシー分析などの広範な実験を行い,本手法の有効性を実証した。
この分野での限られたパブリックプロジェクトを考えると、我々のメソッドと実装済みのベースラインのコードは、https://github.com/irvingmeng/securevectorでオープンソースにされます。
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