論文の概要: LDP-Feat: Image Features with Local Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11223v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 06:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 13:46:11.985948
• Title: LDP-Feat: Image Features with Local Differential Privacy
• Title（参考訳）: LDP-Feat: ローカル差分プライバシーを持つ画像機能
• Authors: Francesco Pittaluga and Bingbing Zhuang
• Abstract要約: 埋め込みから元の画像の特徴を復元できることを示すために,2つの新しい反転攻撃を提案する。 本稿では,画像特徴を局所的な差分プライバシーによって民営化する最初の手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.306943706927006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern computer vision services often require users to share raw feature descriptors with an untrusted server. This presents an inherent privacy risk, as raw descriptors may be used to recover the source images from which they were extracted. To address this issue, researchers recently proposed privatizing image features by embedding them within an affine subspace containing the original feature as well as adversarial feature samples. In this paper, we propose two novel inversion attacks to show that it is possible to (approximately) recover the original image features from these embeddings, allowing us to recover privacy-critical image content. In light of such successes and the lack of theoretical privacy guarantees afforded by existing visual privacy methods, we further propose the first method to privatize image features via local differential privacy, which, unlike prior approaches, provides a guaranteed bound for privacy leakage regardless of the strength of the attacks. In addition, our method yields strong performance in visual localization as a downstream task while enjoying the privacy guarantee.
• Abstract（参考訳）: 現代のコンピュータビジョンサービスでは、ユーザーは生の機能記述子を信頼できないサーバと共有する必要がある。 これは、生のディスクリプタが抽出されたソースイメージの復元に使用できるため、固有のプライバシリスクをもたらす。 この問題に対処するため、研究者らは最近、元の特徴を含むアフィン部分空間と敵対的な特徴サンプルを埋め込むことで、画像特徴を民営化することを提案した。 本稿では,これらの埋め込みから元の画像特徴を復元し,プライバシクリティカルな画像コンテンツを復元できることを示すために,2つの新しい逆転攻撃を提案する。 このような成功と、既存の視覚的プライバシ手法による理論的プライバシ保証の欠如を踏まえ、従来のアプローチとは異なり、攻撃の強みに関わらず、プライバシリークの保証を提供するローカルディファレンシャルプライバシを通じて、画像特徴を民営化する最初の方法を提案する。 さらに,提案手法は,プライバシ保証を享受しながら,ダウンストリームタスクとしての視覚的ローカライズ性能が向上する。

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