Fugu-MT 論文翻訳(概要): Formalizing Distribution Inference Risks

論文の概要: Formalizing Distribution Inference Risks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03699v1
Date: Mon, 7 Jun 2021 15:10:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-08 18:25:19.954836
Title: Formalizing Distribution Inference Risks
Title（参考訳）: 分布推論のリスクの形式化
Authors: Anshuman Suri and David Evans
Abstract要約: プロパティ推論攻撃は、統計機械学習の主な目的と区別することが難しい。プロパティ推論攻撃の形式的で汎用的な定義を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.650381752104298
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Property inference attacks reveal statistical properties about a training set but are difficult to distinguish from the primary purposes of statistical machine learning, which is to produce models that capture statistical properties about a distribution. Motivated by Yeom et al.'s membership inference framework, we propose a formal and generic definition of property inference attacks. The proposed notion describes attacks that can distinguish between possible training distributions, extending beyond previous property inference attacks that infer the ratio of a particular type of data in the training data set. In this paper, we show how our definition captures previous property inference attacks as well as a new attack that reveals the average degree of nodes of a training graph and report on experiments giving insight into the potential risks of property inference attacks.
Abstract（参考訳）: 特性推論攻撃は、トレーニングセットに関する統計特性を明らかにするが、分布に関する統計特性をキャプチャするモデルを作成する統計機械学習の主な目的と区別することが難しい。 yeomらに動機づけられた。メンバシップ推論フレームワークでは,プロパティ推論攻撃の形式的かつ汎用的な定義を提案する。提案された概念は、トレーニングデータセット内の特定のタイプのデータの比率を推測する以前のプロパティ推論攻撃を超えて、考えられるトレーニング分布を区別できる攻撃を記述する。本稿では,我々の定義が過去のプロパティ推論攻撃を捉えた方法と,トレーニンググラフのノード数の平均値を明らかにする新しい攻撃と,プロパティ推論攻撃の潜在的なリスクに関する洞察を与える実験について報告する。

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