論文の概要: Attention: Large Multimodal Model is Watching your Geo-privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13018v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 21:48:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:58:36.039556
• Title: Attention: Large Multimodal Model is Watching your Geo-privacy
• Title（参考訳）: 注目: 大規模マルチモーダルモデルは、あなたの地理的プライバシーを監視している
• Authors: Yifan Yang, Yixian Zhang, Daoyang Li, Shuju Sun, Junhong Duan, Junzhou He, Qingyang Wu, Hao Liu
• Abstract要約: 地理的プライバシは個人のセキュリティの重要な側面であり、日常的な活動では気づかないことが多い。 オープンソースインテリジェンス(OSINT)におけるGPT-4の使用の増加に伴い、地理的プライバシー侵害に伴う潜在的なリスクが増大している。 この研究は、個人のプライバシーに対する影響に焦点を当てて、これらの発展の重要さを強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.423199370597573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Geographic privacy, a crucial aspect of personal security, often goes unnoticed in daily activities. This paper addresses the underestimation of this privacy in the context of increasing online data sharing and the advancements in information gathering technologies. With the surge in the use of Large Multimodal Models, such as GPT-4, for Open Source Intelligence (OSINT), the potential risks associated with geographic privacy breaches have intensified. This study highlights the criticality of these developments, focusing on their implications for individual privacy. The primary objective is to demonstrate the capabilities of advanced AI tools, specifically a GPT-4 based model named "Dr. Watson," in identifying and potentially compromising geographic privacy through online shared content. We developed "Dr. Watson" to analyze and extract geographic information from publicly available data sources. The study involved five experimental cases, each offering different perspectives on the tool's application in extracting precise location data from partial images and social media content. The experiments revealed that "Dr. Watson" could successfully identify specific geographic details, thereby exposing the vulnerabilities in current geo-privacy measures. These findings underscore the ease with which geographic information can be unintentionally disclosed. The paper concludes with a discussion on the broader implications of these findings for individuals and the community at large. It emphasizes the urgency for enhanced awareness and protective measures against geo-privacy leakage in the era of advanced AI and widespread social media usage.
• Abstract（参考訳）: 地理的プライバシは個人のセキュリティの重要な側面であり、日常的な活動では気づかないことが多い。 本稿では、オンラインデータ共有の増加と情報収集技術の進歩という文脈において、このプライバシーの過小評価に対処する。 オープンソースインテリジェンス(OSINT)におけるGPT-4のような大規模マルチモーダルモデルの使用の増加に伴い、地理的プライバシー侵害に伴う潜在的なリスクが増大している。 この研究は、個人のプライバシーに対する影響に焦点を当て、これらの発展の重要さを強調します。 主な目的は、高度なAIツール、特に"Dr. Watson"と呼ばれるGPT-4ベースのモデルが、オンライン共有コンテンツを通じて地理的プライバシを特定し、潜在的に妥協する能力を示すことである。 我々は、公開データソースから地理情報を分析・抽出する「ワトソン博士」を開発した。 調査には5つの実験ケースが含まれ、それぞれが部分画像やソーシャルメディアの内容から正確な位置情報を抽出するツールの応用について異なる視点を提供する。 実験の結果、「ワトソン博士」は特定の地理的詳細を特定でき、現在の地理的プライバシー対策の脆弱性を露呈することができた。 これらの発見は、地理的情報を意図しない形で公開することの容易さを強調する。 論文は、これらの発見が個人やコミュニティ全体に与える影響に関する議論で締めくくられている。 高度なaiとソーシャルメディアの普及の時代における、ジオプライバシーの漏えいに対する意識の向上と保護対策の緊急性を強調している。

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