論文の概要: Attribute-Guided Encryption with Facial Texture Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13548v1
• Date: Mon, 22 May 2023 23:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 20:13:04.671390
• Title: Attribute-Guided Encryption with Facial Texture Masking
• Title（参考訳）: 顔テクスチャマスキングを用いた属性誘導暗号
• Authors: Chun Pong Lau, Jiang Liu, Rama Chellappa
• Abstract要約: 本稿では,顔認識システムからユーザを保護するために,顔テクスチャマスキングを用いた属性ガイド暗号化を提案する。 提案手法は,最先端の手法よりも自然な画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.77548539959501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasingly pervasive facial recognition (FR) systems raise serious concerns about personal privacy, especially for billions of users who have publicly shared their photos on social media. Several attempts have been made to protect individuals from unauthorized FR systems utilizing adversarial attacks to generate encrypted face images to protect users from being identified by FR systems. However, existing methods suffer from poor visual quality or low attack success rates, which limit their usability in practice. In this paper, we propose Attribute Guided Encryption with Facial Texture Masking (AGE-FTM) that performs a dual manifold adversarial attack on FR systems to achieve both good visual quality and high black box attack success rates. In particular, AGE-FTM utilizes a high fidelity generative adversarial network (GAN) to generate natural on-manifold adversarial samples by modifying facial attributes, and performs the facial texture masking attack to generate imperceptible off-manifold adversarial samples. Extensive experiments on the CelebA-HQ dataset demonstrate that our proposed method produces more natural-looking encrypted images than state-of-the-art methods while achieving competitive attack performance. We further evaluate the effectiveness of AGE-FTM in the real world using a commercial FR API and validate its usefulness in practice through an user study.
• Abstract（参考訳）: ますます広まりつつある顔認識(FR)システムは、特にソーシャルメディアで写真を公開している何十億ものユーザーにとって、個人のプライバシーに対する深刻な懸念を引き起こしている。 ユーザーがfrシステムによって識別されるのを防ぐために、暗号化された顔画像を生成する敵の攻撃を利用して、個人を不正なfrシステムから保護する試みがいくつか行われている。 しかし、既存の手法は視覚品質の低下やアタック成功率の低下に苦しんでおり、実際のユーザビリティは制限されている。 本稿では,映像品質とブラックボックス攻撃の成功率の両方を達成するために,FRシステムに対して2次元多様体攻撃を行うAttribute Guided Encryption with Facial Texture Masking (AGE-FTM)を提案する。 特に、AGE-FTMは、高忠実性生成逆数ネットワーク(GAN)を用いて、顔属性を変更して自然な逆数サンプルを生成し、顔テクスチャマスキング攻撃を行い、非受容性外逆数サンプルを生成する。 celeba-hqデータセットにおける広範囲な実験により,提案手法は,最先端の手法よりも自然に見える暗号化画像を生成するが,攻撃性能は向上することを示した。 商用FR API を用いて実世界の AGE-FTM の有効性をさらに評価し,ユーザスタディを通じてその実用性を検証する。

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