一种基于随机正交矩阵的ConvMixer模型隐私保护方法
计算机视觉与模式识别
2023-01-18 v2
摘要
本文提出一种在使用 ConvMixer 模型情况下的隐私保护图像分类方法。为保护测试图像的视觉信息，将测试图像分块，随后使用随机正交矩阵对每个块进行加密。此外，基于 ConvMixer 的嵌入结构，用加密测试图像所用的随机正交矩阵对以明文图像训练的 ConvMixer 模型进行变换。所提方法不仅使我们能够获得与不考虑隐私保护的 ConvMixer 模型相同的分类精度，而且与传统的隐私保护学习相比，增强了对各种攻击的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2301.03843,
title = {A Privacy Preserving Method with a Random Orthogonal Matrix for ConvMixer Models},
author = {Rei Aso and Tatsuya Chuman and Hitoshi Kiya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03843},
year = {2023}
}
备注
To appear in 2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing