論文の概要: Human-imperceptible, Machine-recognizable Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03679v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 13:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 15:14:32.818268
• Title: Human-imperceptible, Machine-recognizable Images
• Title（参考訳）: 人間の知覚できない、機械認識可能な画像
• Authors: Fusheng Hao, Fengxiang He, Yikai Wang, Fuxiang Wu, Jing Zhang, Jun Cheng, Dacheng Tao
• Abstract要約: より良い開発AIシステムと、センシティブなトレーニングデータから距離を置くことの間の、ソフトウェアエンジニアに関する大きな対立が露呈している。 画像が暗号化され、人間に認識され、機械に認識される」という、効率的なプライバシー保護学習パラダイムを提案する。 提案手法は,機械が認識可能な情報を保存しながら,暗号化された画像が人間に認識されなくなることを保証できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.01951148048603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Massive human-related data is collected to train neural networks for computer vision tasks. A major conflict is exposed relating to software engineers between better developing AI systems and distancing from the sensitive training data. To reconcile this conflict, this paper proposes an efficient privacy-preserving learning paradigm, where images are first encrypted to become ``human-imperceptible, machine-recognizable'' via one of the two encryption strategies: (1) random shuffling to a set of equally-sized patches and (2) mixing-up sub-patches of the images. Then, minimal adaptations are made to vision transformer to enable it to learn on the encrypted images for vision tasks, including image classification and object detection. Extensive experiments on ImageNet and COCO show that the proposed paradigm achieves comparable accuracy with the competitive methods. Decrypting the encrypted images requires solving an NP-hard jigsaw puzzle or an ill-posed inverse problem, which is empirically shown intractable to be recovered by various attackers, including the powerful vision transformer-based attacker. We thus show that the proposed paradigm can ensure the encrypted images have become human-imperceptible while preserving machine-recognizable information. The code is available at \url{https://github.com/FushengHao/PrivacyPreservingML.}
• Abstract（参考訳）: コンピュータービジョンタスクのためのニューラルネットワークをトレーニングするために、大量の人間関連データが収集される。 より良い開発AIシステムと、センシティブなトレーニングデータから距離を置くことの間の、ソフトウェアエンジニアに関する大きな対立が露呈している。 この矛盾を解消するために,本論文では,(1)等サイズのパッチの集合へのランダムシャッフルと(2)画像の混合部分パッチの2つの暗号戦略の1つを介して,画像が最初に「人間非知覚的,機械認識可能」に暗号化される,効率的なプライバシー保護学習パラダイムを提案する。 次に、視覚トランスフォーマーに最小限の適応を施し、画像分類や物体検出を含む視覚タスクの暗号化画像について学習できるようにする。 ImageNet と COCO の大規模な実験により,提案手法は競合手法と同等の精度を達成できることが示された。 暗号化された画像の復号にはNPハードのジグソーパズルや不適切な逆問題の解法が必要となる。 したがって,提案手法は,機械認識可能な情報を維持しつつ,暗号化画像が人間に受け入れられるようになることを保証できることを示す。 コードは \url{https://github.com/fushenghao/privacypreservingmlで入手できる。 }

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