論文の概要: Model-Agnostic Utility-Preserving Biometric Information Anonymization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15062v1
- Date: Thu, 23 May 2024 21:21:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 18:57:45.425901
- Title: Model-Agnostic Utility-Preserving Biometric Information Anonymization
- Title（参考訳）: モデルに依存しない実用性-生体情報匿名化
- Authors: Chun-Fu Chen, Bill Moriarty, Shaohan Hu, Sean Moran, Marco Pistoia, Vincenzo Piuri, Pierangela Samarati,
- Abstract要約: 近年のセンサ技術と機械学習技術の急速な進歩は、人々のバイオメトリックスの普遍的な収集と利用を引き起こしている。
生体認証の利用は、本質的なセンシティブな性質と、センシティブな情報を漏洩するリスクが高いため、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こしている。
本稿では,生体データに対して,その感度特性を抑え,下流機械学習による解析に関連のある特徴を保持することで,生体データを匿名化できる新しいモダリティ非依存型データ変換フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.413512346732768
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent rapid advancements in both sensing and machine learning technologies have given rise to the universal collection and utilization of people's biometrics, such as fingerprints, voices, retina/facial scans, or gait/motion/gestures data, enabling a wide range of applications including authentication, health monitoring, or much more sophisticated analytics. While providing better user experiences and deeper business insights, the use of biometrics has raised serious privacy concerns due to their intrinsic sensitive nature and the accompanying high risk of leaking sensitive information such as identity or medical conditions. In this paper, we propose a novel modality-agnostic data transformation framework that is capable of anonymizing biometric data by suppressing its sensitive attributes and retaining features relevant to downstream machine learning-based analyses that are of research and business values. We carried out a thorough experimental evaluation using publicly available facial, voice, and motion datasets. Results show that our proposed framework can achieve a \highlight{high suppression level for sensitive information}, while at the same time retain underlying data utility such that subsequent analyses on the anonymized biometric data could still be carried out to yield satisfactory accuracy.
- Abstract（参考訳）: 最近のセンサー技術と機械学習技術の急速な進歩は、指紋、声、網膜/顔のスキャン、歩行/運動/ジェスチャーデータといった人々の生体認証の普遍的な収集と利用を生み出し、認証、健康モニタリング、より高度な分析など幅広い応用を可能にしている。
より良いユーザエクスペリエンスと深いビジネスインサイトを提供する一方で、バイオメトリックスの使用は、本質的なセンシティブな性質と、アイデンティティや医療状況などのセンシティブな情報を漏洩するリスクが伴うため、深刻なプライバシー上の懸念を提起している。
本稿では、その感度特性を抑え、研究とビジネス価値の下流機械学習に基づく分析に関係のある特徴を保ちながら、バイオメトリックスデータを匿名化できる新しいモダリティ非依存型データ変換フレームワークを提案する。
顔, 声, 動きのデータセットを公開し, 徹底的な実験を行った。
以上の結果から,本提案フレームワークは高輝度情報に対する高輝度抑圧レベルを達成できると同時に,匿名化バイオメトリックスデータの解析を引き続き行うことで,良好な精度が得られる可能性が示唆された。
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