Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Privacy-Preserving, Real-Time and Lossless Feature Matching

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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