StyleGAN Encoder-Based Attack for Block Scrambled Face Images

要約

この論文では、既存の強力なStyleGANエンコーダーとデコーダーを初めて利用することにより、スクランブルされた顔画像、特に暗号化後圧縮（EtC）が適用された画像をブロックする攻撃方法を提案します。
暗号化された画像から同一の画像をプレーンな画像として再構築する代わりに、暗号化された画像から識別可能な情報を明らかにできるスタイルを復元することに重点を置いています。
提案された方法は、特定のトレーニング戦略でプレーンおよび暗号化された画像のペアを使用してエンコーダーをトレーニングします。
最先端の攻撃方法では EtC 画像から知覚情報を復元することはできませんが、提案された方法では、髪の色、肌の色、眼鏡、性別などの個人を特定できる情報が開示されます。実験は CelebA データセットで実行され、
結果は、再構成された画像には、単純な画像と比較していくつかの知覚的類似性があることを示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose an attack method to block scrambled face images, particularly Encryption-then-Compression (EtC) applied images by utilizing the existing powerful StyleGAN encoder and decoder for the first time. Instead of reconstructing identical images as plain ones from encrypted images, we focus on recovering styles that can reveal identifiable information from the encrypted images. The proposed method trains an encoder by using plain and encrypted image pairs with a particular training strategy. While state-of-the-art attack methods cannot recover any perceptual information from EtC images, the proposed method discloses personally identifiable information such as hair color, skin color, eyeglasses, gender, etc. Experiments were carried out on the CelebA dataset, and results show that reconstructed images have some perceptual similarities compared to plain images.

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