論文の概要: Landscape More Secure Than Portrait? Zooming Into the Directionality of Digital Images With Security Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15206v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 14:48:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 13:13:07.016147
• Title: Landscape More Secure Than Portrait? Zooming Into the Directionality of Digital Images With Security Implications
• Title（参考訳）: ランドスケープはポートレートよりも安全か? デジタル画像の方向性とセキュリティの影響
• Authors: Benedikt Lorch, Rainer Böhme,
• Abstract要約: メディアセキュリティにおける最先端の手法の多くは、画像統計は水平方向と垂直方向に類似していると仮定している。 この人工対称性は, 自然画像の重要な特性を抑える傾向がある。 また、非適応的な方向性が学習に基づく手法を1つの方向に過度に適合させるという、逆の問題も観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80132033203727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The orientation in which a source image is captured can affect the resulting security in downstream applications. One reason for this is that many state-of-the-art methods in media security assume that image statistics are similar in the horizontal and vertical directions, allowing them to reduce the number of features (or trainable weights) by merging coefficients. We show that this artificial symmetrization tends to suppress important properties of natural images and common processing operations, causing a loss of performance. We also observe the opposite problem, where unaddressed directionality causes learning-based methods to overfit to a single orientation. These are vulnerable to manipulation if an adversary chooses inputs with the less common orientation. This paper takes a comprehensive approach, identifies and systematizes causes of directionality at several stages of a typical acquisition pipeline, measures their effect, and demonstrates for three selected security applications (steganalysis, forensic source identification, and the detection of synthetic images) how the performance of state-of-the-art methods can be improved by properly accounting for directionality.
• Abstract（参考訳）: ソースイメージがキャプチャされる方向は、ダウンストリームアプリケーションのセキュリティに影響を及ぼす可能性がある。 この理由の1つは、メディアセキュリティにおける多くの最先端の手法が、画像統計が水平方向と垂直方向に類似していると仮定し、係数をマージすることで特徴量(またはトレーニング可能な重量)を減らすことができる。 この人工対称性は、自然画像や共通処理操作の重要な特性を抑え、性能を損なう傾向があることを示す。 また、非適応的な方向性が学習に基づく手法を1つの方向に過度に適合させるという、逆の問題も観察する。 敵があまり一般的でない向きで入力を選択する場合、これらは操作に弱い。 本稿では,典型的な獲得パイプラインのいくつかの段階における方向性の要因を特定し,その効果を計測し,その方向性を適切に考慮し,現状の手法の性能をいかに改善できるかを3つのセキュリティアプリケーション(ステガナリシス,法医学的ソース識別,合成画像の検出)に対して示す。

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