論文の概要: Evaluating Trade-offs in Computer Vision Between Attribute Privacy, Fairness and Utility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07917v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 19:20:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 15:55:25.264506
• Title: Evaluating Trade-offs in Computer Vision Between Attribute Privacy, Fairness and Utility
• Title（参考訳）: 属性プライバシ,フェアネス,ユーティリティ間のコンピュータビジョンにおけるトレードオフの評価
• Authors: William Paul, Philip Mathew, Fady Alajaji, Philippe Burlina
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンにおけるユーティリティ,フェアネス,属性プライバシのトレードオフについて検討する。 好みの異なる様々なモデルを作成するために、フェアネスとプライバシに関連する属性に干渉する逆法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.929258066313627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates to what degree and magnitude tradeoffs exist between utility, fairness and attribute privacy in computer vision. Regarding privacy, we look at this important problem specifically in the context of attribute inference attacks, a less addressed form of privacy. To create a variety of models with different preferences, we use adversarial methods to intervene on attributes relating to fairness and privacy. We see that that certain tradeoffs exist between fairness and utility, privacy and utility, and between privacy and fairness. The results also show that those tradeoffs and interactions are more complex and nonlinear between the three goals than intuition would suggest.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョンにおける有用性,公平性,属性プライバシのトレードオフについて検討する。 プライバシに関しては、特に属性推論攻撃という、扱いにくいプライバシ形式のコンテキストにおいて、この重要な問題に目を向けます。 好みの異なる様々なモデルを作成するために、フェアネスとプライバシに関連する属性に干渉する逆法を用いる。 フェアネスとユーティリティ、プライバシとユーティリティ、プライバシとフェアネスの間には、ある種のトレードオフが存在することが分かっています。 結果は、これらのトレードオフと相互作用は直観が示唆するよりも複雑で非線形であることを示している。

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