Protecting Privacy in Shared Photos via Adversarial Examples Based Stealth
المؤلفون المشاركون
Liu, Yujia
Zhang, Weiming
Yu, Nenghai
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Online image sharing in social platforms can lead to undesired privacy disclosure.
For example, some enterprises may detect these large volumes of uploaded images to do users’ in-depth preference analysis for commercial purposes.
And their technology might be today’s most powerful learning model, deep neural network (DNN).
To just elude these automatic DNN detectors without affecting visual quality of human eyes, we design and implement a novel Stealth algorithm, which makes the automatic detector blind to the existence of objects in an image, by crafting a kind of adversarial examples.
It is just like all objects disappear after wearing an “invisible cloak” from the view of the detector.
Then we evaluate the effectiveness of Stealth algorithm through our newly defined measurement, named privacy insurance.
The results indicate that our scheme has considerable success rate to guarantee privacy compared with other methods, such as mosaic, blur, and noise.
Better still, Stealth algorithm has the smallest impact on image visual quality.
Meanwhile, we set a user adjustable parameter called cloak thickness for regulating the perturbation intensity.
Furthermore, we find that the processed images have transferability property; that is, the adversarial images generated for one particular DNN will influence the others as well.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Yujia& Zhang, Weiming& Yu, Nenghai. 2017. Protecting Privacy in Shared Photos via Adversarial Examples Based Stealth. Security and Communication Networks،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202779
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Yujia…[et al.]. Protecting Privacy in Shared Photos via Adversarial Examples Based Stealth. Security and Communication Networks No. 2017 (2017), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202779
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Yujia& Zhang, Weiming& Yu, Nenghai. Protecting Privacy in Shared Photos via Adversarial Examples Based Stealth. Security and Communication Networks. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202779
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202779
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر