Fugu-MT 論文翻訳(概要): Face Encryption via Frequency-Restricted Identity-Agnostic Attacks

論文の概要: Face Encryption via Frequency-Restricted Identity-Agnostic Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05983v3
Date: Fri, 25 Aug 2023 03:20:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-28 11:09:23.445148
Title: Face Encryption via Frequency-Restricted Identity-Agnostic Attacks
Title（参考訳）: 周波数制限されたアイデンティティ非依存攻撃による顔暗号化
Authors: Xin Dong, Rui Wang, Siyuan Liang, Aishan Liu, Lihua Jing
Abstract要約: 悪意あるコレクターは、生体情報を簡単に盗むためにディープフェイス認識システムを使用します。非許可の顔認識から顔画像を暗号化するための周波数制限ID非依存(FRIA)フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.198662208981467
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Billions of people are sharing their daily live images on social media everyday. However, malicious collectors use deep face recognition systems to easily steal their biometric information (e.g., faces) from these images. Some studies are being conducted to generate encrypted face photos using adversarial attacks by introducing imperceptible perturbations to reduce face information leakage. However, existing studies need stronger black-box scenario feasibility and more natural visual appearances, which challenge the feasibility of privacy protection. To address these problems, we propose a frequency-restricted identity-agnostic (FRIA) framework to encrypt face images from unauthorized face recognition without access to personal information. As for the weak black-box scenario feasibility, we obverse that representations of the average feature in multiple face recognition models are similar, thus we propose to utilize the average feature via the crawled dataset from the Internet as the target to guide the generation, which is also agnostic to identities of unknown face recognition systems; in nature, the low-frequency perturbations are more visually perceptible by the human vision system. Inspired by this, we restrict the perturbation in the low-frequency facial regions by discrete cosine transform to achieve the visual naturalness guarantee. Extensive experiments on several face recognition models demonstrate that our FRIA outperforms other state-of-the-art methods in generating more natural encrypted faces while attaining high black-box attack success rates of 96%. In addition, we validate the efficacy of FRIA using real-world black-box commercial API, which reveals the potential of FRIA in practice. Our codes can be found in https://github.com/XinDong10/FRIA.
Abstract（参考訳）: 何十億という人々が毎日、ソーシャルメディアでライブ画像を共有している。しかし、悪意のあるコレクターは、深層顔認識システムを使用して、これらの画像から生体情報(例えば顔)を容易に盗む。顔情報漏洩を減らすために、知覚不能な摂動を導入することで、敵対的な攻撃を用いて暗号化された顔写真を生成する研究が行われている。しかし、既存の研究は、より強力なブラックボックスシナリオの実現可能性と、より自然な視覚的な外観を必要としており、プライバシー保護の可能性に挑戦している。これらの問題に対処するために,個人情報にアクセスせずに顔画像の暗号化を行う周波数制限付きアイデンティティ非依存(fria)フレームワークを提案する。弱いブラックボックスシナリオの実現可能性については、複数の顔認識モデルにおける平均特徴の表現が類似していることに逆らって、インターネットからクロールしたデータセットを通じて平均特徴をターゲットとして利用し、未知の顔認識システムの同一性にも依存せず、人間の視覚システムによってより視覚的に知覚される低周波摂動について述べる。これにより,低周波顔面領域の摂動を離散コサイン変換によって制限し,視覚的自然性を保証する。複数の顔認識モデルを用いた広範囲な実験により,本手法は,高いブラックボックス攻撃成功率を96%としつつ,より自然な暗号化顔生成において,他の最先端手法よりも優れていることが示された。さらに,実世界のブラックボックス商用APIを用いてFRIAの有効性を検証する。私たちのコードはhttps://github.com/XinDong10/FRIAで確認できます。

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