論文の概要: From Measurement to Mitigation: Quantifying and Reducing Identity Leakage in Image Representation Encoders with Linear Subspace Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05296v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 01:03:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.553428
• Title: From Measurement to Mitigation: Quantifying and Reducing Identity Leakage in Image Representation Encoders with Linear Subspace Removal
• Title（参考訳）: 計測から緩和へ:線形部分空間除去を用いた画像表現エンコーダにおけるアイデンティティリークの定量化と低減
• Authors: Daniel George, Charles Yeh, Daniel Lee, Yifei Zhang,
• Abstract要約: 擬似認識率の低い開集合検証を報告する視覚埋め込みのベンチマークと、推定されたアイデンティティ部分空間を除去する1ショット線形プロジェクタを提案する。 CelebA-20 と VGGFace2 全体では、これらのエンコーダは開集合線形プローブの下で堅牢であることを示す。 この結果から,非FRエンコーダの顔認証監査を初めて実施した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.492715910999749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frozen visual embeddings (e.g., CLIP, DINOv2/v3, SSCD) power retrieval and integrity systems, yet their use on face-containing data is constrained by unmeasured identity leakage and a lack of deployable mitigations. We take an attacker-aware view and contribute: (i) a benchmark of visual embeddings that reports open-set verification at low false-accept rates, a calibrated diffusion-based template inversion check, and face-context attribution with equal-area perturbations; and (ii) propose a one-shot linear projector that removes an estimated identity subspace while preserving the complementary space needed for utility, which for brevity we denote as the identity sanitization projection ISP. Across CelebA-20 and VGGFace2, we show that these encoders are robust under open-set linear probes, with CLIP exhibiting relatively higher leakage than DINOv2/v3 and SSCD, robust to template inversion, and are context-dominant. In addition, we show that ISP drives linear access to near-chance while retaining high non-biometric utility, and transfers across datasets with minor degradation. Our results establish the first attacker-calibrated facial privacy audit of non-FR encoders and demonstrate that linear subspace removal achieves strong privacy guarantees while preserving utility for visual search and retrieval.
• Abstract（参考訳）: 凍結した視覚埋め込み(例えば、CLIP、DINOv2/v3、SSCD) 電力検索と整合性システムであるが、顔を含むデータへの使用は、未測定のIDリークとデプロイ可能な緩和の欠如によって制限される。 我々はアタッカー対応の視点を採り、貢献する。 一 虚偽受容率の低い開集合検証、校正拡散型テンプレート逆転チェック、等領域摂動による対面帰属を報告した視覚埋め込みのベンチマーク (II) ユーティリティに必要な補空間を保ちながら、推定されたアイデンティティ部分空間を除去する一発線形プロジェクタを提案する。 CLIP は DINOv2/v3 や SSCD よりも比較的高いリーク率を示し,テンプレートの逆転に対して堅牢であり,文脈に優越している。 さらに,ISPは非バイオメトリックなユーティリティを保ちながら,ニアチャンスへの線形アクセスを駆動し,小さな劣化を伴うデータセット間での転送を行うことを示す。 本研究は,非FRエンコーダの攻撃校正による顔のプライバシ監査を初めて確立し,ビジュアル検索と検索に有効性を保持しつつ,線形部分空間削除が強力なプライバシー保証を実現することを示した。

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