論文の概要: Privacy Enhancement for Gaze Data Using a Noise-Infused Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10918v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 20:46:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.456749
- Title: Privacy Enhancement for Gaze Data Using a Noise-Infused Autoencoder
- Title（参考訳）: ノイズ注入型オートエンコーダを用いた注視データのプライバシー向上
- Authors: Samantha Aziz, Oleg Komogortsev,
- Abstract要約: 潜在雑音オートエンコーダを用いた視線信号のプライバシー向上機構を提案する。
生体認証および視線予測タスクにおけるプライバシー利用トレードオフを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a privacy-enhancing mechanism for gaze signals using a latent-noise autoencoder that prevents users from being re-identified across play sessions without their consent, while retaining the usability of the data for benign tasks. We evaluate privacy-utility trade-offs across biometric identification and gaze prediction tasks, showing that our approach significantly reduces biometric identifiability with minimal utility degradation. Unlike prior methods in this direction, our framework retains physiologically plausible gaze patterns suitable for downstream use, which produces favorable privacy-utility trade-off. This work advances privacy in gaze-based systems by providing a usable and effective mechanism for protecting sensitive gaze data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,遅延ノイズオートエンコーダを用いた視線信号のプライバシ向上機構を提案する。これにより,ユーザが同意なくプレーセッション間で再識別されるのを防止し,良質なタスクに対するデータの使い勝手を維持できる。
生体認証と視線予測タスクのプライバシ・ユーティリティのトレードオフを評価し,本手法はバイオメトリックの識別可能性を大幅に低減し,実用性は最小限に抑えられることを示した。
この方向の従来の方法とは異なり、我々のフレームワークは下流での使用に適した生理学的に妥当な視線パターンを保持しており、プライバシーと実用のトレードオフが良好である。
この研究は、機密性の高い視線データを保護するための有用かつ効果的なメカニズムを提供することで、視線ベースのシステムのプライバシーを向上する。
関連論文リスト
- A Collusion-Resistance Privacy-Preserving Smart Metering Protocol for Operational Utility [0.0]
本稿では,運用サービスにおけるスマート計測のためのコレージョン耐性・プライバシ保護アグリゲーションプロトコルを提案する。
提案手法は,Paillier暗号系の加法準同型特性を用いて摂動読解を集約する。
性能とプライバシの両方の観点からプロトコルを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T14:40:33Z) - A False Sense of Privacy: Evaluating Textual Data Sanitization Beyond Surface-level Privacy Leakage [77.83757117924995]
我々は、データリリース時の個人のプライバシーリスクを定量化するために、再識別攻撃を評価する新しいフレームワークを提案する。
本手法は, 衛生データから年齢や物質使用履歴などのセンシティブな属性を推測するために, 一見無害な補助情報を利用できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-28T01:16:27Z) - Balancing Privacy and Action Performance: A Penalty-Driven Approach to Image Anonymization [8.874765152344468]
ユーティリティブランチからの罰則を用いて匿名化を最適化するプライバシー保護画像匿名化手法を提案する。
我々は、機能ベースのペナルティスキームを初めて導入し、アクション機能のみをコントロールし、プライベート属性の匿名化を自由にします。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-19T13:52:33Z) - Privacy-Preserving Hybrid Ensemble Model for Network Anomaly Detection: Balancing Security and Data Protection [6.5920909061458355]
本稿では,検出精度とデータ保護の両方に対処するために,プライバシー保護技術を組み込んだハイブリッドアンサンブルモデルを提案する。
我々のモデルは、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、XGBoost(XGBoost)、Artificial Neural Networks(ANN)など、いくつかの機械学習アルゴリズムの長所を組み合わせる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T06:33:16Z) - Facial Expression Recognition with Controlled Privacy Preservation and Feature Compensation [24.619279669211842]
顔表情認識(FER)システムは、機密情報の潜在的な暴露により、重要なプライバシー上の懸念を生じさせる。
本稿では,FER機能を保ちながら識別情報を除去する手法を提案する。
プライバシを損なうことなく,パフォーマンスを最適化する制御されたプライバシ強化機構とタスク関連機能を強化する機能補償機構を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-29T23:12:38Z) - TernaryVote: Differentially Private, Communication Efficient, and
Byzantine Resilient Distributed Optimization on Heterogeneous Data [50.797729676285876]
本稿では, 3次圧縮機と多数決機構を組み合わせて, 差分プライバシー, 勾配圧縮, ビザンチンレジリエンスを同時に実現するternaryVoteを提案する。
提案アルゴリズムのF差分プライバシー(DP)とビザンチンレジリエンスのレンズによるプライバシー保証を理論的に定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T16:41:14Z) - Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with
$f$-Differential Privacy [51.11280118806893]
サーバが複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整する,フェデレートされたデータ分析問題を考える。
有限出力空間を有する離散値機構の局所的差分プライバシー保証を$f$-differential privacy (DP) レンズを用いて検討する。
より具体的には、様々な離散的評価機構の厳密な$f$-DP保証を導出することにより、既存の文献を前進させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T16:58:53Z) - Privacy-Utility Trades in Crowdsourced Signal Map Obfuscation [20.58763760239068]
クラウドソースセルラー信号強度測定は、ネットワーク性能を改善するために信号マップを生成するために使用できる。
我々は、データがモバイルデバイスを離れる前に、そのようなデータを難読化することを検討する。
評価結果は,多種多様な実世界の信号マップデータセットに基づいて,適切なプライバシとユーティリティを同時に実現可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T03:46:22Z)
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。