Desde solo una instantánea rápida en un teléfono inteligente, La tecnología de reconocimiento de imágenes puede proporcionar una gran cantidad de información para ayudar a los compradores a encontrar gangas en la tienda e informar a los turistas sobre el nombre de un punto de referencia. Pero estas fotos pueden estar dando más información sobre las preferencias y tendencias de los usuarios de la que quieren compartir.

Investigadores de la Universidad de Osaka han propuesto un marco sin cifrado para preservar la privacidad de los usuarios cuando utilizan servicios de información basados ​​en fotografías.

Inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo, ha mejorado drásticamente el rendimiento del reconocimiento de imágenes. Los usuarios pueden enviar una foto a un servidor, que identifica el contenido mediante un reconocedor de imágenes y devuelve información relevante. Esto es ventajoso para los compradores, turistas, y otros, pero los resultados pueden revelar información privada, como la ubicación actual de un usuario. El servidor también puede usar identificadores del teléfono inteligente para vincular los resultados actuales con los resultados anteriores para crear un historial de ubicaciones que contenga aún más información privada:"Las fotos reflejan aspectos privados de su propietario, como intereses, preferencias y tendencias, "explica la coautora Naoko Nitta, "que pueden filtrarse mediante servicios de reconocimiento de imágenes basados ​​en la web. Para solucionar este problema, desarrollamos un marco sin cifrado para el reconocimiento de imágenes que preserva la privacidad llamado EnfPire ".

Para usar el marco, el usuario extrae una característica de la foto. EnfPire transforma la función antes de enviarla al servidor. Dado que el servidor no puede identificar de forma exclusiva la imagen transformada, devuelve un conjunto de candidatos al usuario, quien los compara con la característica original usando un reconocedor simple. "Con nuestro marco, el proveedor de los servicios de reconocimiento fotográfico no puede recibir suficiente información para el reconocimiento de imágenes únicas, mientras el usuario obtiene el resultado de reconocimiento correcto y su información de servicio relacionada, "dice el autor principal Kazuaki Nakamura.

EnfPire abstrae con éxito la información de ubicación, pero esto no es suficiente para proteger el historial del usuario, que aún podría aproximarse a partir de las relaciones geográficas entre los resultados. Entonces, el equipo de investigación propuso una contramedida mediante la cual las solicitudes ficticias se envían automáticamente desde el teléfono inteligente al servidor, que devuelve resultados basados ​​en las solicitudes ficticias que se eliminan automáticamente del dispositivo sin que el usuario sea consciente del proceso. Las funciones ficticias se eligen cuidadosamente para que el servidor no las identifique como tales.

En experimentos del mundo real, EnfPire degradó la precisión de reconocimiento del servidor del 99,8 por ciento al 41,4 por ciento, pero la precisión del usuario fue del 86,9 por ciento. "Esperamos que este marco haga una contribución importante a la investigación, desarrollo, y aplicación de inteligencia artificial segura y protegida, "agrega el autor principal Noboru Babaguchi.