論文の概要: InstaHide's Sample Complexity When Mixing Two Private Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11877v2
• Date: Tue, 6 Feb 2024 03:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 21:53:02.246014
• Title: InstaHide's Sample Complexity When Mixing Two Private Images
• Title（参考訳）: InstaHideの2つのプライベート画像の混合におけるサンプル複雑さ
• Authors: Baihe Huang, Zhao Song, Runzhou Tao, Junze Yin, Ruizhe Zhang, Danyang Zhuo
• Abstract要約: InstaHideは、テスト精度に小さな影響しか与えずに、データのプライバシのトレーニングを保護するためのスキームである。 InstaHideに対する最近の攻撃について検討し、これらの攻撃を理解し解析するための統合されたフレームワークを提案する。 以上の結果から,InstaHideは情報理論上は安全ではないが,最悪の場合,計算上は安全であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.861717977097417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training neural networks usually require large numbers of sensitive training data, and how to protect the privacy of training data has thus become a critical topic in deep learning research. InstaHide is a state-of-the-art scheme to protect training data privacy with only minor effects on test accuracy, and its security has become a salient question. In this paper, we systematically study recent attacks on InstaHide and present a unified framework to understand and analyze these attacks. We find that existing attacks either do not have a provable guarantee or can only recover a single private image. On the current InstaHide challenge setup, where each InstaHide image is a mixture of two private images, we present a new algorithm to recover all the private images with a provable guarantee and optimal sample complexity. In addition, we also provide a computational hardness result on retrieving all InstaHide images. Our results demonstrate that InstaHide is not information-theoretically secure but computationally secure in the worst case, even when mixing two private images.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングは通常、大量の機密データを必要とし、トレーニングデータのプライバシを保護する方法が、ディープラーニング研究において重要なトピックになっている。 InstaHideは、テスト精度に小さな影響しか与えず、トレーニングデータのプライバシを保護するための最先端のスキームだ。 本稿では,instahideに対する最近の攻撃を体系的に研究し,これらの攻撃を理解し分析するための統一フレームワークを提案する。 既存の攻撃は証明可能な保証を持たないか、1つのプライベートイメージのみを復元できる。 それぞれのInstaHideイメージが2つのプライベートイメージの混合である現在のInstaHideチャレンジ設定では、証明可能な保証と最適なサンプル複雑さですべてのプライベートイメージを復元する新しいアルゴリズムを提案する。 さらに,すべてのinstahide画像の検索における計算困難性も提供する。 以上の結果から,InstaHideは2枚のプライベートイメージを混合しても,情報理論上は安全ではないが,最悪の場合,計算上は安全であることがわかった。

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