論文の概要: Shielding the Unseen: Privacy Protection through Poisoning NeRF with Spatial Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03125v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 19:35:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 20:31:22.466194
• Title: Shielding the Unseen: Privacy Protection through Poisoning NeRF with Spatial Deformation
• Title（参考訳）: 見えないものを遮蔽する: 空間的変形を伴うNeRFによるプライバシー保護
• Authors: Yihan Wu, Brandon Y. Feng, Heng Huang
• Abstract要約: 本稿では,Neural Radiance Fields(NeRF)モデルの生成機能に対して,ユーザのプライバシを保護する革新的な手法を提案する。 我々の新しい中毒攻撃法は、人間の目では認識できないが、NeRFが正確に3Dシーンを再構築する能力を損なうのに十分強力である観察ビューの変化を誘発する。 我々は、高品質の画像を含む29の現実世界シーンからなる2つの共通のNeRFベンチマークデータセットに対して、我々のアプローチを広範囲に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.302770084115814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce an innovative method of safeguarding user privacy against the generative capabilities of Neural Radiance Fields (NeRF) models. Our novel poisoning attack method induces changes to observed views that are imperceptible to the human eye, yet potent enough to disrupt NeRF's ability to accurately reconstruct a 3D scene. To achieve this, we devise a bi-level optimization algorithm incorporating a Projected Gradient Descent (PGD)-based spatial deformation. We extensively test our approach on two common NeRF benchmark datasets consisting of 29 real-world scenes with high-quality images. Our results compellingly demonstrate that our privacy-preserving method significantly impairs NeRF's performance across these benchmark datasets. Additionally, we show that our method is adaptable and versatile, functioning across various perturbation strengths and NeRF architectures. This work offers valuable insights into NeRF's vulnerabilities and emphasizes the need to account for such potential privacy risks when developing robust 3D scene reconstruction algorithms. Our study contributes to the larger conversation surrounding responsible AI and generative machine learning, aiming to protect user privacy and respect creative ownership in the digital age.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Neural Radiance Fields(NeRF)モデルの生成能力に対して,ユーザのプライバシを保護する革新的な手法を提案する。 我々の新しい中毒攻撃法は、人間の目では認識できないが、NeRFが正確に3Dシーンを再構築する能力を損なうのに十分強力である観察ビューに変化をもたらす。 そこで我々は,PGD(Projected Gradient Descent)に基づく空間変形を考慮した二段階最適化アルゴリズムを提案する。 我々は、高品質の画像を含む29の現実世界シーンからなる2つの共通のNeRFベンチマークデータセットに対して、我々のアプローチを広範囲に検証した。 以上の結果から,我々のプライバシ保護手法は,これらのベンチマークデータセット間でのNeRFの性能を著しく損なうことが明らかとなった。 さらに,本手法は様々な摂動強度とNeRFアーキテクチャにまたがって適用可能であることを示す。 この研究は、NeRFの脆弱性に関する貴重な洞察を提供し、堅牢な3Dシーン再構築アルゴリズムを開発する際に、そのような潜在的なプライバシーリスクを考慮する必要性を強調している。 我々の研究は、責任あるAIと生成機械学習を取り巻くより大きな会話に寄与し、ユーザのプライバシーを保護し、デジタル時代の創造的所有権を尊重することを目的としている。

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