論文の概要: Privacy Challenges In Image Processing Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04181v1
- Date: Wed, 07 May 2025 07:28:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.998022
- Title: Privacy Challenges In Image Processing Applications
- Title（参考訳）: 画像処理アプリケーションにおけるプライバシー問題
- Authors: Maneesha, Bharat Gupta, Rishabh Sethi, Charvi Adita Das,
- Abstract要約: プライバシーリスクが高まる主なアプリケーションには、患者の健康データを含む医療や、不正な追跡を可能にする監視システムなどがある。
差分プライバシーは、制御されたノイズを注入することで厳格なプライバシー保証を提供する一方、MPCは生のデータ入力を公開することなく協調分析を促進する。
ホモモルフィック暗号化は暗号化されたデータの計算を可能にし、匿名化は識別要素を直接削除する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: As image processing systems proliferate, privacy concerns intensify given the sensitive personal information contained in images. This paper examines privacy challenges in image processing and surveys emerging privacy-preserving techniques including differential privacy, secure multiparty computation, homomorphic encryption, and anonymization. Key applications with heightened privacy risks include healthcare, where medical images contain patient health data, and surveillance systems that can enable unwarranted tracking. Differential privacy offers rigorous privacy guarantees by injecting controlled noise, while MPC facilitates collaborative analytics without exposing raw data inputs. Homomorphic encryption enables computations on encrypted data and anonymization directly removes identifying elements. However, balancing privacy protections and utility remains an open challenge. Promising future directions identified include quantum-resilient cryptography, federated learning, dedicated hardware, and conceptual innovations like privacy by design. Ultimately, a holistic effort combining technological innovations, ethical considerations, and policy frameworks is necessary to uphold the fundamental right to privacy as image processing capabilities continue advancing rapidly.
- Abstract（参考訳）: 画像処理システムが普及するにつれて、プライバシーに関する懸念は画像に含まれる機密個人情報を増大させる。
本稿では,画像処理におけるプライバシの課題について検討し,差分プライバシー,セキュアなマルチパーティ計算,同型暗号化,匿名化など,新たなプライバシ保護技術について調査する。
プライバシーリスクが高まる主なアプリケーションには、患者の健康データを含む医療や、不正な追跡を可能にする監視システムなどがある。
差分プライバシーは、制御されたノイズを注入することで厳格なプライバシー保証を提供する一方、MPCは生データ入力を公開することなく協調分析を促進する。
ホモモルフィック暗号化は暗号化されたデータの計算を可能にし、匿名化は識別要素を直接削除する。
しかし、プライバシー保護とユーティリティのバランスは依然としてオープンな課題だ。
将来の方向性を示すには、量子レジリエント暗号、フェデレーション付き学習、専用ハードウェア、設計によるプライバシのような概念的イノベーションなどがある。
究極的には、画像処理能力が急速に進歩するにつれて、プライバシーの基本的権利を維持するためには、技術革新、倫理的考察、および政策枠組みを組み合わせた総合的な努力が必要である。
関連論文リスト
- Activity Recognition on Avatar-Anonymized Datasets with Masked Differential Privacy [64.32494202656801]
プライバシを保存するコンピュータビジョンは、機械学習と人工知能において重要な問題である。
本稿では,ビデオデータセット中の感性のある被験者を文脈内の合成アバターに置き換える匿名化パイプラインを提案する。
また、匿名化されていないがプライバシーに敏感な背景情報を保護するため、MaskDPを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-22T15:22:53Z) - Privacy-Preserving Deep Learning Using Deformable Operators for Secure Task Learning [14.187385349716518]
既存のプライバシー保護方法は、画像暗号化や知覚変換アプローチに依存している。
安全なタスク学習に変形可能な演算子の集合を用いる新しいプライバシ保存フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T19:46:20Z) - Privacy-preserving Optics for Enhancing Protection in Face De-identification [60.110274007388135]
この脆弱性を解決するために,ハードウェアレベルの顔識別手法を提案する。
また、プライバシ保存画像、フェイスヒートマップ、およびパブリックデータセットからの参照顔イメージを入力として、新しい顔を生成する匿名化フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T19:28:04Z) - 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) - IEEE Big Data Cup 2022: Privacy Preserving Matching of Encrypted Images
with Deep Learning [1.179179628317559]
本稿では、最先端の深層畳み込みニューラルネットワークと様々なデータ拡張技術に基づくソリューションについて述べる。
私たちのソリューションは、IEEE Big Data Cup 2022: Privacy Preserving Matching of Encrypted Images Challengeで1位を獲得しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-18T12:20:40Z) - PrivacyProber: Assessment and Detection of Soft-Biometric
Privacy-Enhancing Techniques [1.790445868185437]
そこで本研究では, バイオメトリック・プライバシ・エンハンシング技術を用いて, 回復の試みの信頼性について検討する。
プライバシ強化顔画像からソフトバイオメトリック情報を復元するための高レベルフレームワークであるPrivacyProberを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-16T12:20:18Z) - Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in
Frequency Domain [77.8858706250075]
本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いたプライバシ保護顔認証手法を提案する。
本手法はいくつかの古典的顔認証テストセットで非常によく機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-15T07:15:36Z)
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。