PrivPAS:実時間プライバシー保護AIシステムと応用倫理【JST・京大機械翻訳】

S Harichandana B S; Agarwal Vibhav; Ghosh Sourav; Ramena Gopi; Kumar Sumit; Raja Barath Raj Kandur

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206724963791 整理番号：22P0285136

PrivPAS:実時間プライバシー保護AIシステムと応用倫理【JST・京大機械翻訳】

PrivPAS: A real time Privacy-Preserving AI System and applied ethics

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発行年： 2022年02月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

3.78億のソーシャルメディアユーザは,2021年に世界的に(ヒト人口の48%),ほぼ3億の画像が毎日共有されている。同時に,スマートフォンカメラの一貫した進化は,スマートフォンを用いて捕捉されたすべての新しい画像の85%の写真爆発をもたらした。しかし,最近では,写真を撮影する人を撮影したり,または共有する同じものを保存しているとき,プライバシー懸念の議論が増している。これらのプライバシー違反は障害のある人々に対して増幅され,彼らが認識されたとしても,ent解を提起するのに挑戦するかもしれない。このような非認可画像捕捉は,第三者組織による共感性を獲得するために誤用され,プライバシーの破綻をもたらす。障害を有する人々に対するプライバシーは,これまでAIコミュニティから比較的少ない注目を受けてきた。この動機は,自分の視聴者コンテンツにおける任意の感度のスマートフォンユーザにおける意識を上げるためのプライバシー意識手がかりを生成する解決策に向けて研究することである。この目的のために,PrivPAS(Aリアルタイムプライバシー保護AIシステム)を導入し,高感度コンテンツを同定する新しいフレームワークを導入した。さらに,アクセシビリティマーカーを同定し,位置決めするためのデータセットを整理し注釈付けし,画像が障害のある特徴のある主題に敏感であるかどうかを分類した。単なる8.49MBのメモリフットプリントを有する提案した軽量アーキテクチャは,資源制約デバイスで89.52%の高いmAPを達成することを実証した。さらに,顔匿名化データで訓練されたパイプラインは73.1%のF1スコアを達成した。【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , 図形・画像処理一般

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