論文の概要: Three-in-One: Robust Enhanced Universal Transferable Anti-Facial Retrieval in Online Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09692v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 14:36:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:20:51.462622
• Title: Three-in-One: Robust Enhanced Universal Transferable Anti-Facial Retrieval in Online Social Networks
• Title（参考訳）: 3対1: オンラインソーシャルネットワークにおけるロバスト拡張ユニバーサルトランスファー可能なアンチファシアル検索
• Authors: Yunna Lv, Long Tang, Dengpan Ye, Caiyun Xie, Jiacheng Deng, Yiheng He,
• Abstract要約: 3-in-One Adversarial Perturbation (TOAP) は、ユニバーサルトランスファー可能な抗顔面検索法である。 現実世界のシナリオでは、悪意のある検索からプライベートイメージを効果的に保護することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6658418435129922
• License:
• Abstract: Deep hash-based retrieval techniques are widely used in facial retrieval systems to improve the efficiency of facial matching. However, it also carries the danger of exposing private information. Deep hash models are easily influenced by adversarial examples, which can be leveraged to protect private images from malicious retrieval. The existing adversarial example methods against deep hash models focus on universality and transferability, lacking the research on its robustness in online social networks (OSNs), which leads to their failure in anti-retrieval after post-processing. Therefore, we provide the first in-depth discussion on robustness adversarial perturbation in universal transferable anti-facial retrieval and propose Three-in-One Adversarial Perturbation (TOAP). Specifically, we construct a local and global Compression Generator (CG) to simulate complex post-processing scenarios, which can be used to mitigate perturbation. Then, we propose robust optimization objectives based on the discovery of the variation patterns of model's distribution after post-processing, and generate adversarial examples using these objectives and meta-learning. Finally, we iteratively optimize perturbation by alternately generating adversarial examples and fine-tuning the CG, balancing the performance of perturbation while enhancing CG's ability to mitigate them. Numerous experiments demonstrate that, in addition to its advantages in universality and transferability, TOAP significantly outperforms current state-of-the-art methods in multiple robustness metrics. It further improves universality and transferability by 5% to 28%, and achieves up to about 33% significant improvement in several simulated post-processing scenarios as well as mainstream OSNs, demonstrating that TOAP can effectively protect private images from malicious retrieval in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープハッシュに基づく検索技術は、顔マッチングの効率を向上させるために顔検索システムで広く用いられている。 しかし、個人情報を暴露する危険性もある。 ディープハッシュモデルは、悪意のある検索からプライベートイメージを保護するために利用することができる敵対的な例の影響を受けやすい。 ディープハッシュモデルに対する既存の敵対的な例は、オンラインソーシャルネットワーク(OSN)におけるロバスト性の研究が欠如しており、後処理後の反検索の失敗につながっている。 そこで我々は, ユニバーサルトランスファー可能な抗顔面検索における頑健性逆境摂動について, より深い議論を行い, 3-in-One Adversarial Perturbation (TOAP) を提案する。 具体的には、複雑な後処理シナリオをシミュレートするために、局所的かつグローバルな圧縮生成器(CG)を構築し、摂動を軽減できる。 そして,後処理後のモデル分布の変動パターンの発見に基づくロバストな最適化目標を提案し,これらの目的とメタラーニングを用いた逆例を生成する。 最後に、逆転例を交互に生成し、CGを微調整することにより摂動を反復的に最適化し、摂動性能のバランスを保ちつつ、CGの緩和能力を高める。 多くの実験により、TOAPは普遍性と転送可能性の利点に加えて、複数のロバストネス指標において現在の最先端手法よりも著しく優れていることが示されている。 さらに、ユニバーサル性とトランスファービリティを5%から28%向上させ、いくつかのシミュレーション後処理シナリオとメインストリームOSNで最大33%の大幅な改善を実現し、TOAPが実際のシナリオにおける悪意のある検索からプライベートイメージを効果的に保護できることを実証した。

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