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J-GLOBAL ID：202002261377198110   整理番号：20A2160948

画像メタデータ埋込みによる属性の推論【JST・京大機械翻訳】

Inferring attributes with picture metadata embeddings

著者 (3件)： Pijani Bizhan Alipour (Lorraine University, France) ,  Imine Abdessamad (Lorraine University, France) ,  Rusinowitch Michaeel (Lorraine University, France)
資料名： ACM SIGAPP Applied Computing Review  (ACM SIGAPP Applied Computing Review)
巻： 20  号： 2  ページ： 36-45  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5718A  ISSN： 1559-6915  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインソーシャルネットワークにおけるユーザは,いくつかの公表データによる属性推論攻撃に脆弱である。したがって,写真所有者の性別は,写真に対する個人の感情反応に強い影響を与える。本研究では,画像コンテンツを記述するため,(i)顔書により生成された(i)altテキストのような画像メタデータ,および(ii)友人,友人または正規ユーザの友人,友人または正規利用者の絵画への対応,のような画像メタデータに基づく,性推論攻撃のためのグラフ埋込みアプローチを提示した。特に,低次元ベクトル空間に対する画像メタデータのマッピングを学習するために,半教師つき技法,ノード2vecを適用した。次に,このベクトル空間において,類似の写真を公表し,そして/または類似の反応を受けたユーザの性別の近接性を研究した。この画像共有とFacebookユーザの反応モードを利用して,ユーザ性推論のための効率的で正確な技術を導いた。実験結果は,プライバシー攻撃が,自分の所有者によって発行された画像より,他の情報が隠されたか,利用できないときでさえ,しばしば成功することを示している。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル空間 ,  プライバシー ,  *メタデータ
準シソーラス用語： 映像コンテンツ ,  低次元 ,  Facebook , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： エモジ ,  性推論 ,  グラフ埋込み ,  推論攻撃 ,  画像 ,  プライバシー ,  社会ネットワーク

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： メタデータ ,  埋込み ,  属性 ,  推論