| 研究課題/領域番号 |
18H04120
|
|---|
| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
|---|
研究代表者 |
越前 功 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 教授 (30462188)
|
|---|
| 研究分担者 |
馬場口 登 大阪大学, 工学研究科, 教授 (30156541)
山岸 順一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (70709352)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| キーワード | 生体情報保護 |
|---|
| 研究実績の概要 |
2019年度は，[目的2]サイバー空間における生体情報匿名化機構の実現，の以下の2つの課題，[課題2-1] 生体への違和感を低減しながら個人識別と生体情報の復元を不能にする匿名化処理の検討，および[課題2-2] プライバシー侵害と「なりすまし」を防ぐ生体情報匿名化機構の実現に取り組んだ．
[課題2-1]生体への違和感を低減しながら個人識別と生体情報の復元を不能にする匿名化処理の検討では，話者認識，歩容認識などの生体認識を用いた人物の特定を困難にする匿名化メディア処理技術群を検討した．具体的には，深層学習（Deep Learning）を発展させた敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）等により，画像，映像，音声メディアにおける生体への視聴覚的な違和感を低減しながら，生体情報の復元や上述の生体認識を不能にする匿名化メディア処理技術を検討した．また，生体情報を用いたなりすまし検知方法の基礎検討を行った．その結果，偽画像に微小なノイズを付加する敵対的サンプルと呼ばれる攻撃方法により，なりすまし検知方法による偽画像の検知が困難になることが分かったため，なりすまし検知の前処理として，敵対的サンプルを検知する方法についても検討を行った．
[課題2-2]プライバシー侵害と「なりすまし」を防ぐ生体情報匿名化機構の実現では，[課題2-1]で検討した匿名化技術に対して，匿名化処理されたメディアの視聴覚的な違和感，および生体認識の精度に対して，評価実験を実施し，検討した匿名化技術の有用性を検証した．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2019年11月、高度ななりすまし検知方法の基礎検討を行ったところ、当初の想定に反し、偽画像に微小なノイズを付加する敵対的サンプルと呼ばれる攻撃方法により、なりすまし検知方法による偽画像の検知が困難になることが分かった。そこで、予定より多くの工数をかけて、なりすまし検知の前処理として、敵対的サンプルを検知する方法を新規に検討する必要が生じた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定より多くの工数をかけて、なりすまし検知の前処理として、敵対的サンプルを検知する方法を新規に検討する必要が生じたが，2019年度中に評価実験体制が整ったため，2020年度中に遅延が解消される予定である．
|
