論文の概要: Evaluation of Geolocation Capabilities of Multimodal Large Language Models and Analysis of Associated Privacy Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23481v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 03:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.901456
• Title: Evaluation of Geolocation Capabilities of Multimodal Large Language Models and Analysis of Associated Privacy Risks
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルの位置情報能力の評価と関連するプライバシーリスクの分析
• Authors: Xian Zhang, Xiang Cheng,
• Abstract要約: MLLMは、視覚コンテンツのみに基づいて画像の位置を推測することができる。 これは、doxx、監視、その他のセキュリティ脅威を含む、プライバシー侵害の深刻なリスクを引き起こす。 最も先進的な視覚モデルは、1kmの範囲内で最大49%の精度でストリートレベルの画像の起源をローカライズすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.003350058345442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objectives: The rapid advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has significantly enhanced their reasoning capabilities, enabling a wide range of intelligent applications. However, these advancements also raise critical concerns regarding privacy and ethics. MLLMs are now capable of inferring the geographic location of images -- such as those shared on social media or captured from street views -- based solely on visual content, thereby posing serious risks of privacy invasion, including doxxing, surveillance, and other security threats. Methods: This study provides a comprehensive analysis of existing geolocation techniques based on MLLMs. It systematically reviews relevant litera-ture and evaluates the performance of state-of-the-art visual reasoning models on geolocation tasks, particularly in identifying the origins of street view imagery. Results: Empirical evaluation reveals that the most advanced visual large models can successfully localize the origin of street-level imagery with up to $49\%$ accuracy within a 1-kilometer radius. This performance underscores the models' powerful capacity to extract and utilize fine-grained geographic cues from visual data. Conclusions: Building on these findings, the study identifies key visual elements that contribute to suc-cessful geolocation, such as text, architectural styles, and environmental features. Furthermore, it discusses the potential privacy implications associated with MLLM-enabled geolocation and discuss several technical and policy-based coun-termeasures to mitigate associated risks. Our code and dataset are available at https://github.com/zxyl1003/MLLM-Geolocation-Evaluation.
• Abstract（参考訳）: 目的: MLLM(Multimodal Large Language Models)の急速な進歩は、その推論能力を著しく向上させ、幅広いインテリジェントなアプリケーションを可能にする。 しかし、これらの進歩はプライバシーと倫理に関する重要な懸念も引き起こす。 MLLMは、ソーシャルメディアやストリートビューで共有された画像など、画像の地理的な位置を視覚的コンテンツのみに基づいて推測できるようになり、ドックスや監視、その他のセキュリティ上の脅威など、プライバシー侵害の深刻なリスクが生じる。 方法:本研究は,MLLMに基づく既存の位置決め手法を包括的に分析する。 関係のあるリテラチャーを体系的にレビューし、特にストリートビュー画像の起源を特定する際に、位置決めタスクにおける最先端の視覚的推論モデルの性能を評価する。 結果: 経験的評価により, 最上級の視覚的大モデルでは, 1キロメートル以内の精度で, ストリートレベルの画像の起源を最大4,9\%の精度でローカライズすることが可能であることが判明した。 この性能は、視覚データからきめ細かな地理的手がかりを抽出し利用するためのモデルの強力な能力を強調している。 結論: これらの知見に基づいて, 本研究は, テキスト, 建築様式, 環境特徴など, suc-cessfulな位置情報に寄与する重要な視覚要素を同定する。 さらに、MLLM対応位置情報に関連する潜在的なプライバシーへの影響について論じ、関連するリスクを軽減するための技術的・政策的なカウンセリングについて論じる。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/zxyl1003/MLLM-Geolocation-Evaluationで公開されています。

関連論文リスト

• Recognition through Reasoning: Reinforcing Image Geo-localization with Large Vision-Language Models [27.848962405476108]
  新しいパイプラインは、さまざまなソーシャルメディアイメージを使用して推論指向のジオローカライゼーションデータセットMP16-Reasonを構築する。 そこで我々はGLOBE, グループ関連ポリシー最適化, 可視性評価, ビジュアル・キュー推論の最適化について紹介する。 その結果,GLOBEはジオローカライゼーションタスクにおいて,最先端のオープンソースLVLMよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T16:07:58Z)
• OmniGeo: Towards a Multimodal Large Language Models for Geospatial Artificial Intelligence [51.0456395687016]
  マルチモーダル大言語モデル(LLM)が人工知能の新しいフロンティアをオープンした。 地理空間応用に適したMLLM(OmniGeo)を提案する。 自然言語理解の長所と空間的推論の長所を組み合わせることで,GeoAIシステムの指示追従能力と精度を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T16:45:48Z)
• GEOBench-VLM: Benchmarking Vision-Language Models for Geospatial Tasks [84.86699025256705]
  本稿では,地理空間的タスクの視覚言語モデル(VLM)を評価するためのベンチマークであるGEOBench-VLMを提案する。 私たちのベンチマークでは、手動で検証された命令が1万以上あり、さまざまな視覚条件、オブジェクトタイプ、スケールにまたがっています。 地理空間固有の課題における性能を評価するために,いくつかの最先端のVLMを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T18:59:56Z)
• Swarm Intelligence in Geo-Localization: A Multi-Agent Large Vision-Language Model Collaborative Framework [51.26566634946208]
  smileGeoは、新しい視覚的ジオローカライゼーションフレームワークである。 エージェント間のコミュニケーションによって、SmithGeoはこれらのエージェントの固有の知識と、検索された情報を統合する。 その結果,本手法は現在の最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T03:31:30Z)
• Image-Based Geolocation Using Large Vision-Language Models [19.071551941682063]
  画像に基づく位置情報の精度を大幅に向上する革新的なフレームワークであるToolを紹介した。 ツールは体系的なチェーン・オブ・シント(CoT)アプローチを採用し、人間のジオゲスティング戦略を模倣する。 GeoGuessrゲームの平均スコアは4550.5で85.37%で、高精度な位置情報予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T13:39:43Z)
• Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial Capabilities of Multimodal LLMs [35.86744469804952]
  MLLM(Multimodal large language model)は、幅広いタスクにおいて顕著な能力を示しているが、地理的および地理空間領域におけるその知識と能力はまだ研究されていない。 我々はこれらの領域におけるMLLMの様々な視覚能力を探索する一連の実験を行い、特にフロンティアモデル GPT-4V に注目した。 我々の手法は、視覚的なタスクからなる小さなベンチマークでこれらのモデルに挑戦し、その能力を様々な複雑さでテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T18:46:02Z)

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。