Let It Snow: Adding pixel noise to protect the user’s identity
Let It Snow: Adding pixel noise to protect the user’s identity
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Let It Snow：添加像素噪声以保护用户的身份
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Eakta Jain
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Brendan David;Ao Liu;Lirong Xia;S. Koppal;Eakta Jain
光学眼睛跟踪器记录眼睛的图像以估计注视方向。这些图像包含用户的虹膜。虽然这些图像对于身份验证很有用，但如果被盗，则可以用于欺骗攻击。我们建议使用像素噪声来打破虹膜签名，同时保留凝视估计。在本文中，我们提出了一个算法，添加“雪”的眼睛图像和评估的隐私效用权衡噪声参数的选择。
Optical eye trackers record images of the eye to estimate the gaze direction. These images contain the iris of the user. While useful for authentication, these images can be used for a spoofing attack if stolen. We propose to use pixel noise to break the iris signature while retaining gaze estimation. In this paper, we present an algorithm to add “snow” to the eye image and evaluate the privacy-utility tradeoff for the choice of noise parameter.
DOI：
10.1145/3314111.3319915
发表时间：
2018-12
期刊：
Proceedings of the 11th ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications
影响因子：
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作者：
Julian Steil;Inken Hagestedt;Michael Xuelin Huang;A. Bulling
通讯作者：
Julian Steil;Inken Hagestedt;Michael Xuelin Huang;A. Bulling