論文の概要: Haven't I Seen You Before? Assessing Identity Leakage in Synthetic
Irises
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05629v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 00:34:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 23:29:53.788444
- Title: Haven't I Seen You Before? Assessing Identity Leakage in Synthetic
Irises
- Title（参考訳）: 前に会った事ないの?
合成虹彩におけるアイデンティティ漏えいの評価
- Authors: Patrick Tinsley, Adam Czajka, Patrick Flynn
- Abstract要約: 本稿では, GANトレーニングプロセスの様々な点における3つのアイリスマッチングの解析を行い, 実際のトレーニングサンプルが生成過程を通じて漏洩する危険のある場所と時期を診断する。
以上の結果から,ほとんどの合成サンプルは同一性漏洩の兆候を示していないが,生成したサンプルのごく一部は,ほぼ完璧に一致していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.142375560633827
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have proven to be a preferred method
of synthesizing fake images of objects, such as faces, animals, and
automobiles. It is not surprising these models can also generate ISO-compliant,
yet synthetic iris images, which can be used to augment training data for iris
matchers and liveness detectors. In this work, we trained one of the most
recent GAN models (StyleGAN3) to generate fake iris images with two primary
goals: (i) to understand the GAN's ability to produce "never-before-seen"
irises, and (ii) to investigate the phenomenon of identity leakage as a
function of the GAN's training time. Previous work has shown that personal
biometric data can inadvertently flow from training data into synthetic
samples, raising a privacy concern for subjects who accidentally appear in the
training dataset. This paper presents analysis for three different iris
matchers at varying points in the GAN training process to diagnose where and
when authentic training samples are in jeopardy of leaking through the
generative process. Our results show that while most synthetic samples do not
show signs of identity leakage, a handful of generated samples match authentic
(training) samples nearly perfectly, with consensus across all matchers. In
order to prioritize privacy, security, and trust in the machine learning model
development process, the research community must strike a delicate balance
between the benefits of using synthetic data and the corresponding threats
against privacy from potential identity leakage.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial network (gans) は、顔、動物、自動車などの物体の偽画像を合成する好適な方法であることが証明されている。
これらのモデルがisoに準拠した合成虹彩画像を生成することは驚くべきことではない。
本研究では,最新のGANモデルの1つ(StyleGAN3)をトレーニングし,2つの主要な目標を持つ偽の虹彩画像を生成する。
(i)GANが「今までにない」アイライズを産み出す能力を理解すること、
(II) GANの訓練時間の関数としてのID漏洩現象を調査する。
これまでの研究では、個人バイオメトリックデータは、トレーニングデータから合成サンプルに不注意に流れ、トレーニングデータセットに誤って現れる被験者のプライバシー上の懸念を提起している。
本稿では, GANトレーニングプロセスの様々な点における3つのアイリスマッチングの解析を行い, 実際のトレーニングサンプルが生成過程を通じて漏洩する危険のある場所と時期を診断する。
その結果,ほとんどの合成サンプルは同一性漏洩の兆候は示さないが,生成したサンプルのごく一部は,ほぼ完璧に一致し,一致は一致していることがわかった。
機械学習モデル開発プロセスにおいて、プライバシ、セキュリティ、信頼を優先するために、研究コミュニティは、合成データを使用することの利点と、潜在的なID漏洩からのプライバシーに対する脅威との微妙なバランスを取らなければならない。
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