論文の概要: Double Privacy Guard: Robust Traceable Adversarial Watermarking against Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14693v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 02:50:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 15:31:26.742951
- Title: Double Privacy Guard: Robust Traceable Adversarial Watermarking against Face Recognition
- Title（参考訳）: ダブルプライバシガード:顔認証に対するロバストな追跡可能な敵対的透かし
- Authors: Yunming Zhang, Dengpan Ye, Sipeng Shen, Caiyun Xie, Ziyi Liu, Jiacheng Deng, Long Tang,
- Abstract要約: 本稿では、トレース可能な対向型透かしに基づく、最初の二重プライバシー保護機構(DPG)を提案する。
DPGは、認証されていない顔認識(FR)モデルを騙すために、ワンタイムの透かし埋め込みを使用している。
DPGは,最先端FRモデルにおいて,攻撃成功率とトレーサビリティの精度を著しく向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.007649270429493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The wide deployment of Face Recognition (FR) systems poses risks of privacy leakage. One countermeasure to address this issue is adversarial attacks, which deceive malicious FR searches but simultaneously interfere the normal identity verification of trusted authorizers. In this paper, we propose the first Double Privacy Guard (DPG) scheme based on traceable adversarial watermarking. DPG employs a one-time watermark embedding to deceive unauthorized FR models and allows authorizers to perform identity verification by extracting the watermark. Specifically, we propose an information-guided adversarial attack against FR models. The encoder embeds an identity-specific watermark into the deep feature space of the carrier, guiding recognizable features of the image to deviate from the source identity. We further adopt a collaborative meta-optimization strategy compatible with sub-tasks, which regularizes the joint optimization direction of the encoder and decoder. This strategy enhances the representation of universal carrier features, mitigating multi-objective optimization conflicts in watermarking. Experiments confirm that DPG achieves significant attack success rates and traceability accuracy on state-of-the-art FR models, exhibiting remarkable robustness that outperforms the existing privacy protection methods using adversarial attacks and deep watermarking, or simple combinations of the two. Our work potentially opens up new insights into proactive protection for FR privacy.
- Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)システムの広範な展開は、プライバシー漏洩のリスクを生じさせる。
この問題に対処するための対策の1つは、悪意のあるFR探索を騙しながら、信頼された権限者の正常な身元確認を同時に妨害する敵攻撃である。
本稿では,トレーサブルな対角線透かしに基づくDPG(Double Privacy Guard)方式を提案する。
DPGは、不正なFRモデルを欺くためにワンタイムの透かし埋め込みを採用しており、認証者は透かしを抽出して身元確認を行うことができる。
具体的には,FRモデルに対する情報誘導型敵攻撃を提案する。
エンコーダは、同一性固有の透かしをキャリアの深い特徴空間に埋め込んで、画像の認識可能な特徴を誘導し、元のアイデンティティから逸脱させる。
さらに、エンコーダとデコーダの協調最適化方向を規則化するサブタスクと互換性のある協調メタ最適化戦略を採用する。
この戦略は、透かしにおける多目的最適化競合を緩和し、ユニバーサルキャリアの特徴の表現を強化する。
実験により、DSGは最先端のFRモデル上で大きな攻撃成功率とトレーサビリティの精度を達成し、敵の攻撃や深層透かし、あるいは2つの単純な組み合わせによって既存のプライバシー保護手法より優れていることを示す。
我々の研究は、FRのプライバシーに対する積極的な保護に関する新たな洞察を開放する可能性がある。
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