論文の概要: PPFL-RDSN: Privacy-Preserving Federated Learning-based Residual Dense Spatial Networks for Encrypted Lossy Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00230v3
• Date: Mon, 27 Oct 2025 19:09:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.002315
• Title: PPFL-RDSN: Privacy-Preserving Federated Learning-based Residual Dense Spatial Networks for Encrypted Lossy Image Reconstruction
• Title（参考訳）: PPFL-RDSN:暗号化されたロシー画像再構成のためのプライバシ保護フェデレーション型残差空間ネットワーク
• Authors: Peilin He, James Joshi,
• Abstract要約: Residual Space Networks (RDSNs) を用いた低解像度入力からの高画質画像の再構成は極めて困難である。 データ漏洩や推論攻撃、高い計算と通信コストなど、プライバシー上の重大なリスクが伴う。 本稿では,暗号化された損失画像再構成に適した,プライバシ保存型フェデレーションベースDenseNフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9193579706947885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing high-quality images from low-resolution inputs using Residual Dense Spatial Networks (RDSNs) is crucial yet challenging. It is even more challenging in centralized training where multiple collaborating parties are involved, as it poses significant privacy risks, including data leakage and inference attacks, as well as high computational and communication costs. We propose a novel Privacy-Preserving Federated Learning-based RDSN (PPFL-RDSN) framework specifically tailored for encrypted lossy image reconstruction. PPFL-RDSN integrates Federated Learning (FL), local differential privacy, and robust model watermarking techniques to ensure that data remains secure on local clients/devices, safeguards privacy-sensitive information, and maintains model authenticity without revealing underlying data. Empirical evaluations show that PPFL-RDSN achieves comparable performance to the state-of-the-art centralized methods while reducing computational burdens, and effectively mitigates security and privacy vulnerabilities, making it a practical solution for secure and privacy-preserving collaborative computer vision applications.
• Abstract（参考訳）: RDSN(Residual Dense Space Networks)を用いた低解像度入力からの高画質画像の再構成は極めて困難である。 データ漏洩や推論攻撃、高い計算と通信コストなど、プライバシー上の重大なリスクが伴うため、複数の協力関係の当事者が関与する集中的なトレーニングでは、さらに難しい。 本稿では,新たなプライバシー保護型フェデレーションベースRDSN(PPFL-RDSN)フレームワークを提案する。 PPFL-RDSNは、フェデレートラーニング(FL)、ローカルディファレンシャルプライバシ、堅牢なモデル透かし技術を統合して、ローカルクライアント/デバイスでデータが安全であることを保証し、プライバシに敏感な情報を保護し、基礎となるデータを明らかにすることなくモデルの信頼性を維持する。 実証的な評価では、PPFL-RDSNは計算負担を軽減しつつ最先端の集中型手法と同等のパフォーマンスを達成し、セキュリティとプライバシの脆弱性を効果的に軽減し、セキュアでプライバシに保護された協調型コンピュータビジョンアプリケーションのための実用的なソリューションであることを示している。

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