論文の概要: Differentially Private Integrated Decision Gradients (IDG-DP) for Radar-based Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02099v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 14:08:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:52.734870
• Title: Differentially Private Integrated Decision Gradients (IDG-DP) for Radar-based Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: レーダーによる人間活動認識のためのIDG-DP
• Authors: Idris Zakariyya, Linda Tran, Kaushik Bhargav Sivangi, Paul Henderson, Fani Deligianni,
• Abstract要約: 近年の研究では、レーダー歩行パターンから被写体や性別を認識する上で高い精度が示され、プライバシーの懸念が高まっている。 本研究では,レーダベースヒューマンアクティビティ認識(HAR)システムにおけるプライバシ脆弱性を調査することによって,これらの問題に対処する。 本稿では,IDGアルゴリズムによって導かれる属性によって駆動される差分プライバシー(DP)を用いた新たなプライバシー保護手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.955900146668931
• License:
• Abstract: Human motion analysis offers significant potential for healthcare monitoring and early detection of diseases. The advent of radar-based sensing systems has captured the spotlight for they are able to operate without physical contact and they can integrate with pre-existing Wi-Fi networks. They are also seen as less privacy-invasive compared to camera-based systems. However, recent research has shown high accuracy in recognizing subjects or gender from radar gait patterns, raising privacy concerns. This study addresses these issues by investigating privacy vulnerabilities in radar-based Human Activity Recognition (HAR) systems and proposing a novel method for privacy preservation using Differential Privacy (DP) driven by attributions derived with Integrated Decision Gradient (IDG) algorithm. We investigate Black-box Membership Inference Attack (MIA) Models in HAR settings across various levels of attacker-accessible information. We extensively evaluated the effectiveness of the proposed IDG-DP method by designing a CNN-based HAR model and rigorously assessing its resilience against MIAs. Experimental results demonstrate the potential of IDG-DP in mitigating privacy attacks while maintaining utility across all settings, particularly excelling against label-only and shadow model black-box MIA attacks. This work represents a crucial step towards balancing the need for effective radar-based HAR with robust privacy protection in healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: ヒトの運動分析は、医療の監視と病気の早期発見に重要な可能性を秘めている。 レーダーによるセンシングシステムの出現は、物理的接触なしに運用できるスポットライトを捉え、既存のWi-Fiネットワークと統合することができる。 また、カメラベースのシステムに比べてプライバシー侵害は少ないと見なされている。 しかし、近年の研究は、レーダー歩行パターンから被写体や性別を認識する上で高い精度を示し、プライバシー上の懸念を提起している。 本研究では,レーダに基づくHAR(Human Activity Recognition)システムにおけるプライバシ脆弱性の調査と,IDG(Integrated Decision Gradient)アルゴリズムによる帰属による差分プライバシー(DP)を用いた新たなプライバシ保護手法を提案することにより,これらの課題に対処する。 我々は,HAR設定におけるブラックボックスメンバーシップ推論攻撃(MIA)モデルについて,様々なレベルの攻撃可能情報について検討する。 CNNに基づくHARモデルを設計し,MIAに対するレジリエンスを厳格に評価することにより,提案手法の有効性を広く評価した。 実験により、IDG-DPがプライバシー攻撃を緩和する可能性を示し、特にラベルオンリーおよびシャドーボックスMIA攻撃に優れる。 この作業は、医療環境における堅牢なプライバシ保護と効果的なレーダーベースのHARの必要性のバランスをとるための重要なステップである。

関連論文リスト

• Federated Anomaly Detection for Early-Stage Diagnosis of Autism Spectrum Disorders using Serious Game Data [0.0]
  本研究では,AutoEncoder-based Machine Learning (ML) 手法を用いて,ASD検出のための新しい半教師付きアプローチを提案する。 この目的に特化して設計された真剣なゲームを通じて手作業で収集したデータを利用する。 ゲーミフィケーションされたアプリケーションによって収集されたセンシティブなデータは、プライバシー漏洩の影響を受けやすいため、フェデレートラーニングフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T23:00:12Z)
• POMDP-Driven Cognitive Massive MIMO Radar: Joint Target Detection-Tracking In Unknown Disturbances [42.99053410696693]
  この研究は、トラッキングと検出タスクを強化するために、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセスフレームワークの適用について検討する。 提案手法では,ノイズ統計に関するアプリオリ知識を必要としないオンラインアルゴリズムを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T15:34:11Z)
• Privacy-Preserving Heterogeneous Federated Learning for Sensitive Healthcare Data [12.30620268528346]
  我々は、AAFV(Abstention-Aware Federated Voting)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 AAFVは、データのプライバシを同時に保護しながら、共同で機密的に異質なローカルモデルをトレーニングすることができる。 特に,提案手法では,不均一な局所モデルから高信頼投票を選択するために,しきい値に基づく棄権方式を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-15T08:43:40Z)
• Privacy-Preserving State Estimation in the Presence of Eavesdroppers: A Survey [10.366696004684822]
  ネットワークシステムはますますサイバー攻撃の標的になっている。 盗聴攻撃は、システムデータを収集し、悪意のある目的のためにそれを悪用することで、情報を推測することを目的としている。 盗聴者による正確な状態推定を避けるために、開示されたシステムデータを保護することが重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T06:32:07Z)
• AdvGPS: Adversarial GPS for Multi-Agent Perception Attack [47.59938285740803]
  本研究は,マルチエージェント認識システムにおいて,特定のGPS信号が容易に誤認できるかどうかを考察する。 我々は,システム内の個々のエージェントに対してステルス性を持つ逆GPS信号を生成可能なtextscAdvGPSを紹介する。 OPV2Vデータセットに対する実験により、これらの攻撃が最先端の手法の性能を著しく損なうことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T23:13:41Z)
• GaitGuard: Towards Private Gait in Mixed Reality [3.2392550445029396]
  GaitGuardは、AR/MRデバイスのカメラビュー内の歩行機能のプライバシを保護するために設計された最初のリアルタイムフレームワークである。 GaitGuardは識別のリスクを最大68%削減し、最小遅延は118.77msである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T17:42:04Z)
• Diff-Privacy: Diffusion-based Face Privacy Protection [58.1021066224765]
  本稿では,Diff-Privacyと呼ばれる拡散モデルに基づく顔のプライバシー保護手法を提案する。 具体的には、提案したマルチスケール画像インバージョンモジュール(MSI)をトレーニングし、元の画像のSDMフォーマット条件付き埋め込みのセットを得る。 本研究は,条件付き埋め込みに基づいて,組込みスケジューリング戦略を設計し,デノナイズプロセス中に異なるエネルギー関数を構築し,匿名化と視覚的アイデンティティ情報隠蔽を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T09:26:07Z)
• TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.04634695294402]
  人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。 VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。 本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:42:55Z)
• DensePose From WiFi [86.61881052177228]
  WiFi信号の位相と振幅を24のヒト領域内の紫外線座標にマッピングするディープニューラルネットワークを開発した。 本モデルでは,複数の被験者の密集したポーズを,画像に基づくアプローチと同等の性能で推定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-31T16:48:43Z)
• Robustness Threats of Differential Privacy [70.818129585404]
  我々は、いくつかの設定で差分プライバシーをトレーニングしたネットワークが、非プライベートバージョンに比べてさらに脆弱であることを実験的に実証した。 本研究では,勾配クリッピングや雑音付加などのニューラルネットワークトレーニングの主成分が,モデルの堅牢性に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T18:59:24Z)
• RDP-GAN: A R\'enyi-Differential Privacy based Generative Adversarial Network [75.81653258081435]
  GAN(Generative Adversarial Network)は,プライバシ保護の高い現実的なサンプルを生成する能力によって,近年注目を集めている。 しかし、医療記録や財務記録などの機密・私的な訓練例にGANを適用すると、個人の機密・私的な情報を漏らしかねない。 本稿では、学習中の損失関数の値にランダムノイズを慎重に付加することにより、GAN内の差分プライバシー(DP)を実現するR'enyi-differentially private-GAN(RDP-GAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T09:51:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。