Användare gillar att dela personliga foton med andra via sociala medier. Samtidigt kanske de vill göra automatisk identifiering på sådana bilder svår eller till och med omöjlig. Klassiska förduskningsmetoder som suddiga är inte bara obehagliga utan inte heller så effektiva som man kan förvänta sig [28, 37, 18]. Nyligen genomförda studier på kontradiktoriska bildstörningar (AIP) tyder på att det är möjligt att förväxla igenkänningssystem effektivt utan obehagliga artefakter. I närvaro av motåtgärder mot AIP [7] är det dock oklart hur effektivt AIP skulle vara, särskilt när valet av motåtgärd är okänt. Spelteori ger verktyg för att studera samspelet mellan agenter med osäkerheter i strategierna. Vi introducerar en allmän spel teoretisk ram för användaren-recogniser dynamik, och presentera en fallstudie som involverar aktuella state of the art AIP och personigenkänning tekniker. Vi härleder den optimala strategin för användaren som garanterar en övre gräns för igenkänningsgraden oberoende av igenkänningens motåtgärd. Koden finns på https: // goo. gl/ hgvbNK.
Åh et al. REF visar effektiviteten av kontradiktorisk bildspridning (AIP) för integritetsskydd i en spelteoretisk inställning.
Adversarial Image Perturbation for Privacy Protection A Game Theory Perspective
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}