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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 09:50 顔認識システムにおけるプライバシー保護のための特徴量へのノイズ付加手法 ○松本 哲（阪大）・義久智樹（滋賀大）・大平健司・下西英之（阪大）  IMQ2024-39 IE2024-117 MVE2024-56 |
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| 抄録 | （和） | 近年，顔認証技術の普及に伴い，詳細な顔画像や特徴量データの悪用によるプライバシー侵害の懸念が高まっている.特に，GANを用いた特徴量データからの顔画像復元が可能になり，特徴量データの秘匿化が重要な課題となっている.準同型暗号による暗号化特徴量データを用いた顔認証も可能だが，計算コストが高いという問題がある. 本研究では，公衆空間での個人識別を実現しつつ，プライバシー保護を両立するシステムを提案する.具体的には，顔特徴量データに強度を制限したノイズ（$epsilon$ノイズ）を付与し，計算負荷を軽減しながら詳細な特徴量データをネットワーク上で送信せずに識別を行う.ノイズの強度を変化させることで，識別精度と顔画像復元リスクを評価し，最適なノイズ強度を決定する.評価の結果，本手法は準同型暗号よりも高速であり，リアルタイム性が求められる用途（例：ライブ配信）にも適用可能であることを示した. |
| （英） | In recent years, with the spread of face recognition technology, there has been growing concern about privacy violations due to the misuse of detailed facial images and feature data. In particular, the ability to restore facial images from feature data using GAN has made the concealment of feature data an important issue. Face recognition using encrypted feature data using homomorphic encryption is also possible, but there is the problem of high computational cost. In this study, we propose a system that achieves personal identification in public spaces while also protecting privacy. Specifically, we add noise ($epsilon$-noise) with a limited strength to the facial feature data, and perform identification without transmitting detailed feature data over the network while reducing the computational load. By changing the strength of the noise, we evaluate the identification accuracy and the risk of face image restoration, and determine the optimal noise strength. As a result of the evaluation, we showed that this method is faster than homomorphic encryption and can also be applied to applications that require real-time performance (e.g. live streaming). |
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| キーワード | （和） | 差分プライバシー / 顔認識 / 特徴量データ / 公共カメラ / リアルタイムストリーミング / / / |
| （英） | Differential privacy / facial recognition / feature data / public cameras / real-time streaming / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 405, IE2024-117, pp. 138-143, 2025年3月. | |
| 資料番号 | IE2024-117 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (IMQ, IE, MVE) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | IMQ2024-39 IE2024-117 MVE2024-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE CQ IMQ IE |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2025-03-MVE-CQ-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 顔認識システムにおけるプライバシー保護のための特徴量へのノイズ付加手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Adding Noise to Feature Vectors for Privacy Protection in Facial Recognition Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 差分プライバシー / Differential privacy |
| キーワード(2)（和/英） | 顔認識 / facial recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴量データ / feature data |
| キーワード(4)（和/英） | 公共カメラ / public cameras |
| キーワード(5)（和/英） | リアルタイムストリーミング / real-time streaming |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 哲 / Satoru Matsumoto / マツモト サトル |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 義久 智樹 / Yoshihisa Tomoki / ヨシヒサ トモキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 滋賀大学 (略称： 滋賀大) Shiga University (略称： Shiga Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大平 健司 / Kenji Ohira / オオヒラ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2024-39, IE2024-117, MVE2024-56 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.403(IMQ), no.405(IE), no.406(MVE) |
| ページ範囲 | pp.138-143 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (IMQ, IE, MVE) |
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