越前研究室 国立情報学研究所 東京大学  大学院情報理工学系研究科  電子情報学専攻
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生体情報の不正取得防止

指紋盗撮の防止 | 顔検出の防止 | 歩容の匿名化

指紋盗撮の防止

    　 デジタルカメラの高画素化により，これまで接触式の指紋センサでしか読み取れなかっ た指紋情報を，デジタルカメラを使って遠隔から復元し，復元した指紋情報から生成した 偽指を用いて，不正ログインやなりすましなどに悪用する危険性が指摘されています． BiometricJammerは，ユーザが常に用いるスマートフォンなどの指紋認証は可能にしな がら，撮影や盗撮による指紋情報の取得を防止する世界初の指紋の盗撮防止ツールです． BiometricJammerは指へ貼付するシール状の装着具であり，スマートフォンや入退室管 理で用いられている接触式指紋認証器の認証には影響せず，撮影した写真からの指紋情報 の復元を失敗させることが可能です．

    fingerprint
    撮影した指から作成した偽指による，登録指紋とのマッチング結果

    fingerprint_jamming
    ジャミングパターンにより撮影された指紋特徴を破壊

    参考文献

    1. 大金建夫，越前 功，“ユーザの利便性を考慮した指紋の盗撮防止手法，”情報処理学会コンピュータセキュリティシンポジウム2016 (CSS2016) 論文集, pp. 355-362, (2016年10月)

顔検出の防止

    　カメラやGPS などのセンサを内蔵した携帯端末の普及や、顔識別技術の進展によりプラ イバシー情報が容易に開示されるという問題が顕在化しています．無断で撮影された写真 や，意図せず写りこんだ写真が，撮影情報とともにSNSなどに開示されることで，顔識別 機能を通して当事者がいつ・どこに誰といたかという情報が暴露される恐れがあります． 街中を歩いているだけで，自分の名前や勤務先，趣味などが顔識別機能を通して知られる 恐れもあり，カメラの写りこみによるプライバシー侵害を防止する本質的な対策が求めら れています，このような背景から，盗撮やカメラへの写りこみによるプライバシー侵害を 被撮影者側から防止する技術（PrivacyVisor）を世界で初めて開発しました． PrivacyVisorを被撮影者が装着することで，既存のカメラに新たな機能を追加することな く，被撮影者の顔検出を失敗させることが可能です．

    p-visor
    プライバシーバイザー（2nd model）の仕組み．レンズ面の傾斜により，入射光を撮影方向に反射させて，顔検出を失敗させる．

    p-visor
    プライバシーバイザー（1st model，ミラータイプ）の装着例

    参考文献

    1. 2012年12月12日掲載，国立情報学研究所ニュースリリース
      「人間とデバイスの感度の違いを利用したプライバシー保護技術 -カメラの写りこみによるプライバシー侵害を被撮影者側から防止- 」
    2. 2012年12月13日掲載，マイナビニュース
      3. 「NII、カメラの写りこみによるプライバシー侵害を防止する技術を開発」
    3. 2013年6月2日掲載，日本経済新聞 朝刊(7面) 「捜査，広がる「相棒」の目」
    4. BBC News(UK), Privacy visor blocks facial recognition software January 22, 2013
    5. NBC News, LED-powered 'privacy visor' thwarts facial recognition June 20, 2013
    6. TIME, Leery of Facial Recognition? These Glasses Might Help June 20, 2013
    7. T. Yamada, S. Gohshi, and I. Echizen, "Use of invisible noise signals to prevent privacy invasion through face recognition from camera images," Proc. of the ACM Multimedia 2012 (ACM MM 2012), pp.1315-1316, (October 2012)
    8. T. Yamada, S. Gohshi, and I. Echizen, “Privacy Visor: Method for Preventing Face Image Detection by Using Differences in Human and Device Sensitivity,” Proc. of the 14th Joint IFIP TC6 and TC11 Conference on Communications and Multimedia Security (CMS 2013), 10 pages, (September 2013)
    9. T. Yamada, S. Gohshi, and I. Echizen, “Privacy Visor: Method based on Light Absorbing and Reflecting Properties for Preventing Face Image Detection,” Proc. of the 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2013), 6 pages, (October 2013)
    10. 2014年5月発刊，NII Today No.64
      パーソナルデータの制御権を自らの手に！-恣意的な顔認識へ議論を投げかける「プライバシーバイザー」-

      11. その他，研究業績 （2012，2013年）も参照ください

歩容の匿名化

    　 映像内の人物の歩行動作（歩容）から歩容認識を通じて，別映像の同一人物が特定されることで，当該人物のプライバシーが侵害される恐れがあります． そこで，私たちは，歩容以外の属性を変えず，かつ，人物の見た目や動きなどの視覚的劣化を低減したまま，歩容認識を困難にする歩容の匿名化手法を提案しました．具体的には，シルエット画像系列を入出力とした匿名化の基本手法，人物歩行のカラー映像を入出力とする匿名化手法，不完全なシルエット画像系列に対する匿名化手法を検討しました．

    gait_anonymization
    gait_anonymization_method
    歩容の匿名化手法

    gait_anonymization_gan
    敵対的生成ネットワークによる匿名化モデルの学習

    参考文献

    1. Tieu, Ngoc-Dung T., et al. "An approach for gait anonymization using deep learning." 2017 IEEE Workshop on Information Forensics and Security (WIFS). IEEE, 2017.
    2. Tieu, Ngoc-Dung T., et al. "Spatio-temporal generative adversarial network for gait anonymization." Journal of Information Security and Applications 46 (2019): 307-319.
    3. N. Tieu, J. Yamagishi, and I. Echizen "Color Transfer to Anonymized Gait Images While Maintaining Anonymization," Proc. of the APSIPA Annual Summit and Conference 2020 (APSIPA ACS 2020), pp. 1406-1413, December 2020