| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-02-18 16:25
敵対的攻撃を用いた生成AIからの顔画像保護手法 ○磯野智洋・松井清修・青木輝勝(東京工科大) ITS2024-73 IE2024-65 |
| 抄録 |
(和) |
近年、生成AI技術の発展に伴い、インターネット上に公開された顔画像が無断で生成AIの学習に利用されるケースが増加している。これに対し、本研究では生成AIに対する敵対的攻撃を活用し、顔画像を保護する新たな手法を提案する。敵対的攻撃とは、画像に人間にはほとんど認識できない微小なノイズを付加し、AIモデルの誤動作を引き起こさせる技術である。本研究では、顔画像の特定領域に効果的なノイズを付与することで、無許可で顔画像が使われた時に生成AIが高品質な生成結果を出力できなくすることを目指している。実験の結果、ノイズ強度を適切に設定することで視覚的に自然な画像を維持しつつ、生成AIの学習性能を低下させることが可能であることが確認された。 |
| (英) |
In recent years, with the advancement of generative AI technologies, facial images posted on the Internet are often used for unauthorised training of generative AI systems. This paper presents a novel method to protect facial images by leveraging adversarial attacks on generative AI. Adversarial attacks is technology to add imperceptible noise to images to disrupt AI models. Our method adds on specific regions of facial images effective noise to prevent generative AI from producing high-quality outputs. Experimental results show that by appropriately on setting noise intensity reduces AI performance by while maintaining visually natural images. |
| キーワード |
(和) |
敵対的攻撃 / 生成AI / GAN / 顔画像 / / / / |
| (英) |
Adversarial attacks / Generative AI / GAN / face images / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 373, IE2024-65, pp. 123-128, 2025年2月. |
| 資料番号 |
IE2024-65 |
| 発行日 |
2025-02-11 (ITS, IE) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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