論文の概要: DIP-Watermark: A Double Identity Protection Method Based on Robust Adversarial Watermark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14693v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 09:42:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:02.500402
• Title: DIP-Watermark: A Double Identity Protection Method Based on Robust Adversarial Watermark
• Title（参考訳）: DIP-Watermark:ロバスト逆透かしに基づく二重同一性保護法
• Authors: Yunming Zhang, Dengpan Ye, Caiyun Xie, Sipeng Shen, Ziyi Liu, Jiacheng Deng, Long Tang,
• Abstract要約: 顔認識(FR)システムはプライバシーのリスクを引き起こす。 1つの対策は敵攻撃であり、不正な悪意のあるFRを欺くことである。 トレース可能な対角線透かしに基づく最初の二重識別保護方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.007649270429493
• License:
• Abstract: The wide deployment of Face Recognition (FR) systems poses privacy risks. One countermeasure is adversarial attack, deceiving unauthorized malicious FR, but it also disrupts regular identity verification of trusted authorizers, exacerbating the potential threat of identity impersonation. To address this, we propose the first double identity protection scheme based on traceable adversarial watermarking, termed DIP-Watermark. DIP-Watermark 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 DIP-Watermark 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、プライバシのリスクを引き起こす。 1つの対策は敵攻撃であり、不正な悪意のあるFRを非難するが、信頼された権威者の定期的な身元確認を妨害し、身元確認の脅威を悪化させる。 そこで本稿では,DIP-Watermarkと呼ばれる,トレース可能な逆透かしに基づく最初の二重ID保護手法を提案する。 DIP-Watermarkは、不正なFRモデルを騙すためにワンタイムの透かし埋め込みを採用し、認証者は透かしを抽出して識別検証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、DIP-Watermarkは最先端のFRモデルにおいて大きな攻撃成功率とトレーサビリティの精度を達成し、敵攻撃とディープ・ウォーターマーキング(英語版)を使った既存のプライバシー保護手法よりも優れた、顕著な堅牢性を示すことが確認された。 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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