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인공지능 모델로 식별 가능한 비식별 이미지 생성 방법A De-identifying Images Generation Method Identifiable by AI Model

Other Titles
A De-identifying Images Generation Method Identifiable by AI Model
Authors
김봉준손윤식정준호
Issue Date
Jun-2022
Publisher
한국스마트치안학회
Keywords
비식별; 얼굴식별; 적대적공격; CCTV; DNN; CNN; De-identification; face identification; Adversary attack; CCTV; DNN; CNN
Citation
스마트치안연구, v.3, no.1, pp 9 - 16
Pages
8
Indexed
KCICANDI
Journal Title
스마트치안연구
Volume
3
Number
1
Start Page
9
End Page
16
URI
https://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/22573
ISSN
2733-7448
Abstract
최근 어디에서나 흔하게 볼 수 있는 CCTV는 사생활 침해의 논란이 있다. 심층신경망은 기반 이미지 인식, 패턴 분석과 같은 여러 유용한 서비스에 적용되었다. 한편, 적대적 예제는 심층신경망 보안에 큰 위협이 된다. 예로, 이미지에 약간의 노이즈를 추가하여 만들어진 얼굴 적대적 예제는 얼굴 인식 시스템에서 오인식이 발생 할 수 있다. 하지만 비식별화한 이미지를 재식별이 필요한 일부 상황에서는 적대적 예제가 유용할 수 있다. 이 논문에서는 우리는 재식별 가능한 얼굴 비식별화 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 사람의 시각으로 식별할 수 없는 얼굴 식별 모델은 식별을 가능하게 한다. 비식별화 방법은 가우시안 블러와 적대적공격 기법인 C.W 공격을 사용하였다. 그리고 동영상을 이용한 실험으로 이 기법이 작동한다는 것을 보여주었다.
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College of Advanced Convergence Engineering > Department of Computer Science and Artificial Intelligence > 1. Journal Articles

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Son, Yun Sik
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