論文の概要: Defending Model Inversion and Membership Inference Attacks via Prediction Purification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03915v2
• Date: Thu, 20 Aug 2020 16:27:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 13:09:32.661431
• Title: Defending Model Inversion and Membership Inference Attacks via Prediction Purification
• Title（参考訳）: 予測浄化によるモデルインバージョンとメンバーシップ推論攻撃の防御
• Authors: Ziqi Yang, Bin Shao, Bohan Xuan, Ee-Chien Chang, Fan Zhang
• Abstract要約: データ推論攻撃を防御する統合されたフレームワーク、すなわち浄化フレームワークを提案する。 ターゲット分類器によって予測される信頼スコアベクトルを、分散を低減して浄化する。 これにより、メンバシップ推定精度を最大15%削減し、モデル反転誤差を最大4.5%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.281532404775756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks are susceptible to data inference attacks such as the model inversion attack and the membership inference attack, where the attacker could infer the reconstruction and the membership of a data sample from the confidence scores predicted by the target classifier. In this paper, we propose a unified approach, namely purification framework, to defend data inference attacks. It purifies the confidence score vectors predicted by the target classifier by reducing their dispersion. The purifier can be further specialized in defending a particular attack via adversarial learning. We evaluate our approach on benchmark datasets and classifiers. We show that when the purifier is dedicated to one attack, it naturally defends the other one, which empirically demonstrates the connection between the two attacks. The purifier can effectively defend both attacks. For example, it can reduce the membership inference accuracy by up to 15% and increase the model inversion error by a factor of up to 4. Besides, it incurs less than 0.4% classification accuracy drop and less than 5.5% distortion to the confidence scores.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、モデル反転攻撃やメンバーシップ推論攻撃のようなデータ推論攻撃の影響を受けやすく、攻撃者はターゲット分類器によって予測される信頼スコアからデータサンプルの再構成とメンバシップを推測することができる。 本稿では,データ推論攻撃を防御するための統一的な手法,すなわち浄化フレームワークを提案する。 ターゲット分類器が予測する信頼度スコアベクトルを分散を減少させることで純化する。 浄化剤は、特定の攻撃を敵の学習によって防御するのにさらに専門化することができる。 ベンチマークデータセットと分類器のアプローチを評価する。 浄化装置が1つの攻撃に向けられている場合、他の攻撃を自然に防御し、2つの攻撃の関連性を実証的に示す。 浄化器は両方の攻撃を効果的に防御することができる。 例えば、メンバシップ推論の精度を最大15%削減し、モデル反転誤差を最大4.5%向上させることができる。 さらに、0.4%未満の分類精度低下と5.5%未満の信頼性スコアが生じる。

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