論文の概要: A Privacy Preserving Method with a Random Orthogonal Matrix for
ConvMixer Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03843v1
- Date: Tue, 10 Jan 2023 08:21:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 16:55:09.384969
- Title: A Privacy Preserving Method with a Random Orthogonal Matrix for
ConvMixer Models
- Title(参考訳): ConvMixer モデルのためのランダム直交行列を用いたプライバシー保護手法
- Authors: Rei Aso, Tatsuya Chuman and Hitoshi Kiya
- Abstract要約: ConvMixerモデルを用いて,プライバシ保護画像分類手法を提案する。
提案手法では,プライバシ保護を考慮せずに,ConvMixerモデルと同じ分類精度を利用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.653940190782146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, a privacy preserving image classification method is proposed
under the use of ConvMixer models. To protect the visual information of test
images, a test image is divided into blocks, and then every block is encrypted
by using a random orthogonal matrix. Moreover, a ConvMixer model trained with
plain images is transformed by the random orthogonal matrix used for encrypting
test images, on the basis of the embedding structure of ConvMixer. The proposed
method allows us not only to use the same classification accuracy as that of
ConvMixer models without considering privacy protection but to also enhance
robustness against various attacks compared to conventional privacy-preserving
learning.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ConvMixerモデルを用いて,プライバシ保護画像分類手法を提案する。
テスト画像の視覚情報を保護するため、テスト画像はブロックに分割され、各ブロックはランダム直交行列を用いて暗号化される。
また、試験画像の暗号化に用いられるランダム直交行列により、convmixerの埋め込み構造に基づいて、プレーンイメージで訓練されたconvmixerモデルが変換される。
提案手法は,プライバシ保護を考慮せずに,コンブミキサーモデルと同じ分類精度を用いるだけでなく,従来のプライバシ保存学習と比較して各種攻撃に対する頑健性を高める。
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