論文の概要: My Face My Choice: Privacy Enhancing Deepfakes for Social Media Anonymization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01361v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 17:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 12:16:36.164859
• Title: My Face My Choice: Privacy Enhancing Deepfakes for Social Media Anonymization
• Title（参考訳）: My Face My Choice: ソーシャルメディアの匿名化のためにディープフェイクを強化するプライバシー
• Authors: Umur A. Ciftci and Gokturk Yuksek and Ilke Demir
• Abstract要約: 仮説的ソーシャルネットワークに3つの顔アクセスモデルを導入し、ユーザーが承認した写真にのみ現れる能力を持つ。 我々のアプローチは、現在のタグ付けシステムを廃止し、未承認の顔を定量的に異なるディープフェイクに置き換える。 その結果,7つのSOTA顔認識器を動作させることで,平均精度を61%削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.725675279167593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, productization of face recognition and identification algorithms have become the most controversial topic about ethical AI. As new policies around digital identities are formed, we introduce three face access models in a hypothetical social network, where the user has the power to only appear in photos they approve. Our approach eclipses current tagging systems and replaces unapproved faces with quantitatively dissimilar deepfakes. In addition, we propose new metrics specific for this task, where the deepfake is generated at random with a guaranteed dissimilarity. We explain access models based on strictness of the data flow, and discuss impact of each model on privacy, usability, and performance. We evaluate our system on Facial Descriptor Dataset as the real dataset, and two synthetic datasets with random and equal class distributions. Running seven SOTA face recognizers on our results, MFMC reduces the average accuracy by 61%. Lastly, we extensively analyze similarity metrics, deepfake generators, and datasets in structural, visual, and generative spaces; supporting the design choices and verifying the quality.
• Abstract（参考訳）: 近年、顔認識と識別アルゴリズムの製品化が倫理的AIに関する最も議論の的になっている。 デジタルアイデンティティに関する新たなポリシーが作成されるにつれて、仮説上のソーシャルネットワークに3つの顔アクセスモデルが導入されました。 我々のアプローチは、現在のタグ付けシステムを廃止し、未承認の顔を定量的に異なるディープフェイクに置き換える。 さらに,このタスクに特有の新しいメトリクスを提案する。ディープフェイクがランダムに生成され,相似性が保証される。 データフローの厳密さに基づいてアクセスモデルを説明し、各モデルがプライバシ、ユーザビリティ、パフォーマンスに与える影響について論じる。 顔記述子データセットを実際のデータセットとして評価し,ランダムかつ等級分布を持つ2つの合成データセットについて評価した。 その結果,7つのSOTA顔認識器を動作させることで,平均精度を61%削減した。 最後に,構造空間,視覚空間,生成空間において類似度メトリクス,ディープフェイク生成器,データセットを広範囲に分析し,設計選択をサポートし,品質を検証する。

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