論文の概要: Privacy Protectability: An Information-theoretical Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15697v1
• Date: Thu, 25 May 2023 04:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 17:32:38.212942
• Title: Privacy Protectability: An Information-theoretical Approach
• Title（参考訳）: プライバシー保護性:情報理論的アプローチ
• Authors: Siping Shi and Bihai Zhang and Dan Wang
• Abstract要約: 本稿では,ビデオストリームをどの程度保護できるかを特徴付けるために,新たなメートル法であるテクストプライバシー保護法を提案する。 プライバシ保護性の定義は情報理論に根ざし,メトリックを推定する効率的なアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14084373472438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, inference privacy has attracted increasing attention. The inference privacy concern arises most notably in the widely deployed edge-cloud video analytics systems, where the cloud needs the videos captured from the edge. The video data can contain sensitive information and subject to attack when they are transmitted to the cloud for inference. Many privacy protection schemes have been proposed. Yet, the performance of a scheme needs to be determined by experiments or inferred by analyzing the specific case. In this paper, we propose a new metric, \textit{privacy protectability}, to characterize to what degree a video stream can be protected given a certain video analytics task. Such a metric has strong operational meaning. For example, low protectability means that it may be necessary to set up an overall secure environment. We can also evaluate a privacy protection scheme, e.g., assume it obfuscates the video data, what level of protection this scheme has achieved after obfuscation. Our definition of privacy protectability is rooted in information theory and we develop efficient algorithms to estimate the metric. We use experiments on real data to validate that our metric is consistent with empirical measurements on how well a video stream can be protected for a video analytics task.
• Abstract（参考訳）: 近年,推論プライバシが注目されている。 クラウドがエッジから撮影したビデオを必要とするエッジクラウドビデオ分析システムにおいて、最も注目すべきは推論のプライバシに関する懸念だ。 ビデオデータは、機密情報を含み、推測のためにクラウドに送信された際に攻撃を受けることができる。 多くのプライバシー保護制度が提案されている。 しかし、スキームの性能は実験によって決定するか、特定のケースを分析して推測する必要がある。 本稿では,あるビデオ分析タスクにおいて,ビデオストリームをどの程度保護できるかを特徴付けるための新しい指標である「textit{privacy protectability}」を提案する。 そのような計量は強い操作的意味を持つ。 例えば、低い保護性は、全体的な安全な環境を構築する必要があることを意味する。 プライバシー保護スキームの評価も可能である。例えば、ビデオデータが難読化されると仮定し、このスキームが難解化後に達成した保護レベルを評価する。 プライバシ保護性の定義は情報理論に根ざし,メトリックを推定する効率的なアルゴリズムを開発した。 実データを用いた実験によって、ビデオストリームがビデオ分析タスクに対してどの程度保護できるか、経験的測定値と一致しているかを確認します。

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