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J-GLOBAL ID：202202270197011522   整理番号：22A1795957

顔識別回避のためのパッチ型敵対的事例の生成及び堅牢性の検証

Generating patch-wise adversarial examples for avoidance of face recognition system and verification of its robustness

著者 (3件)： 瀧脇大登 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  栗林稔 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  舩曵信生 (岡山大 大学院自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 25(IT2022 1-14)  ページ： 23-28 (WEB ONLY)  発行年： 2022年05月10日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Convolutional Neural Network(CNN)を始めとする機械学習技術の進歩により,顔識別で個人を特定するシステムが構築可能になっている.しかし,これらの技術が悪用されると個人が自動で追跡され,人々のプライバシーが侵害される恐れがある.このため,顔認識による追跡を回避する方法が必要とされている.そこで敵対的事例を生成し,顔識別を回避することが検討されている.敵対的事例を用いた先行研究では,ノイズの生成位置やサイズを変更した場合について詳しく検証されていなかった.本論文では,四角形のパッチを用いて様々な位置やサイズにノイズを加えて敵対的事例を生成する手法を提案し,その性能を評価した.また,ノイズの貼り付け位置をずらして外乱に対する堅牢性を検証した.実験により,顔の様々な部位に対して敵対的事例を生成することができ,その中でも鼻額顎など顔の特徴に近い場合が攻撃成功率が高いこと,ノイズのサイズも攻撃成功率に大きな影響を与えることを示すことができた.(著者抄録)

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *顔 ,  回避 ,  追跡 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *サイバー攻撃 ,  雑音 ,  実験 ,  ロバスト性 ,  損失関数 ,  顔認識 ,  評価実験
準シソーラス用語： ノイズ ,  顔識別 ,  堅牢性 ,  攻撃【情報】 ,  人物追跡 ,  敵対的事例

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (11件)：

• F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin, “Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.815-823,2015.
• I.J. Goodfellow, J. Shlens, and C. Szegedy, “Explaining and harnessing adversarial examples,” 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015, San Diego, CA, USA, May 7-9, 2015, Conference Track Proceedings, eds. by Y. Bengio and Y. LeCun, pp.1-11, 2015.
• S. Thys, W. Van Ranst, and T. Goedeme, “Fooling automated surveillance cameras: Adversarial patches to attack person detection,” 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp.49-55, 2019.
• T. Yamada, S. Gohshi, and I. Echizen, “Privacy visor: Method based on light absorbing and reflecting properties for preventing face image detection,” 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp.1572-1577, 2013.
• M. Sharif, S. Bhagavatula, L. Bauer, and M.K. Reiter, “Accessorize to a crime: Real and stealthy attacks on state-of-the-art face recognition,” Proceedings of the 2016 acm sigsac conference on computer and communications security, pp.1528-1540, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 顔識別 ,  回避 ,  パッチ ,  敵対 ,  堅牢性 ,  検証