Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attack GAN (AGAN ): A new Security Evaluation Tool for Perceptual Encryption

論文の概要: Attack GAN (AGAN ): A new Security Evaluation Tool for Perceptual Encryption

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06570v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 06:03:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 19:05:47.915916
Title: Attack GAN (AGAN ): A new Security Evaluation Tool for Perceptual Encryption
Title（参考訳）: Attack GAN (AGAN ): 知覚暗号化のための新しいセキュリティ評価ツール
Authors: Umesh Kashyap, Sudev Kumar Padhi, Sk. Subidh Ali,
Abstract要約: 最先端(SOTA)ディープラーニングモデルのトレーニングには大量のデータが必要である。知覚暗号化は、イメージを認識不能なフォーマットに変換して、トレーニングデータ内のセンシティブな視覚情報を保護する。これは、モデルの精度を大幅に下げるコストが伴う。 Adversarial Visual Information Hiding (AVIH)は、人間の目には認識できない暗号化された画像を作成することによって、画像のプライバシを保護するために、この欠点を克服する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Training state-of-the-art (SOTA) deep learning models requires a large amount of data. The visual information present in the training data can be misused, which creates a huge privacy concern. One of the prominent solutions for this issue is perceptual encryption, which converts images into an unrecognizable format to protect the sensitive visual information in the training data. This comes at the cost of a significant reduction in the accuracy of the models. Adversarial Visual Information Hiding (AV IH) overcomes this drawback to protect image privacy by attempting to create encrypted images that are unrecognizable to the human eye while keeping relevant features for the target model. In this paper, we introduce the Attack GAN (AGAN ) method, a new Generative Adversarial Network (GAN )-based attack that exposes multiple vulnerabilities in the AV IH method. To show the adaptability, the AGAN is extended to traditional perceptual encryption methods of Learnable encryption (LE) and Encryption-then-Compression (EtC). Extensive experiments were conducted on diverse image datasets and target models to validate the efficacy of our AGAN method. The results show that AGAN can successfully break perceptual encryption methods by reconstructing original images from their AV IH encrypted images. AGAN can be used as a benchmark tool to evaluate the robustness of encryption methods for privacy protection such as AV IH.
Abstract（参考訳）: 最先端(SOTA)ディープラーニングモデルのトレーニングには大量のデータが必要である。トレーニングデータに存在する視覚情報は誤用される可能性があるため、大きなプライバシー上の懸念が生じます。この問題の顕著な解決策の1つは知覚暗号化であり、画像が認識不能なフォーマットに変換され、トレーニングデータ内のセンシティブな視覚情報を保護する。これは、モデルの精度を大幅に下げるコストが伴う。 Adversarial Visual Information Hiding (AVIH) はこの欠点を克服し、ターゲットモデルに関連する機能を保ちながら、人間の目には認識できない暗号化されたイメージを作成しようとすることで、画像プライバシを保護する。本稿では,新たなGANベースの攻撃であるAttack GAN (AGAN )法を紹介し,AVIH法における複数の脆弱性を明らかにする。適応性を示すため、AGANは従来のLearningablecrypt(LE)とEncryption-then-Compression(EtC)の暗号化手法に拡張されている。 AGAN法の有効性を検証するため,多様な画像データセットとターゲットモデルを用いて大規模な実験を行った。以上の結果から,AGANはAVIHの暗号化画像から元の画像を再構成することで,知覚的暗号化手法を破ることに成功した。 AGANは、AVIHのようなプライバシー保護のための暗号化手法の堅牢性を評価するためのベンチマークツールとして使用できる。

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