論文の概要: Formalizing and Estimating Distribution Inference Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06024v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 14:54:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:57:10.995683
• Title: Formalizing and Estimating Distribution Inference Risks
• Title（参考訳）: 分布予測リスクの形式化と推定
• Authors: Anshuman Suri and David Evans
• Abstract要約: プロパティ推論攻撃の形式的および一般的な定義を提案する。 以上の結果から,安価なメタクラス化攻撃は高価なメタクラス化攻撃と同じくらい効果的であることが示唆された。 我々は、最先端のプロパティ推論攻撃を畳み込みニューラルネットワークに拡張する。
• 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 intrinsic purpose of statistical machine learning, namely to produce models that capture statistical properties about a distribution. Motivated by Yeom et al.'s membership inference framework, we propose a formal and general 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 such as the proportion of females. We show how our definition captures previous property inference attacks as well as a new attack that can reveal the average node degree or clustering coefficient of a training graph. Our definition also enables a theorem that connects the maximum possible accuracy of inference attacks distinguishing between distributions to the effective size of dataset leaked by the model. To quantify and understand property inference risks, we conduct a series of experiments across a range of different distributions using both black-box and white-box attacks. Our results show that inexpensive attacks are often as effective as expensive meta-classifier attacks, and that there are surprising asymmetries in the effectiveness of attacks. We also extend the state-of-the-art property inference attack to work on convolutional neural networks, and propose techniques to help identify parameters in a model that leak the most information, thus significantly lowering resource requirements for meta-classifier attacks.
• Abstract（参考訳）: プロパティ推論攻撃は、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、統計機械学習の本質的な目的、すなわち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こととの区別が難しい。 Yeomらのメンバシップ推論フレームワークを動機として,プロパティ推論攻撃の形式的かつ一般的な定義を提案する。 提案する概念は、可能なトレーニング分布を区別できる攻撃を記述し、女性の比率のような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割合を推測する以前のプロパティ推論攻撃を超えて拡張する。 我々の定義は、トレーニンググラフの平均ノード次数やクラスタリング係数を明らかにすることができる新しい攻撃と同様に、以前のプロパティ推論攻撃をキャプチャする方法を示す。 我々の定義では、分布を区別する推論攻撃の最大精度をモデルによってリークされたデータセットの有効サイズに結びつける定理も可能である。 特性推定リスクの定量化と理解のために,ブラックボックス攻撃とホワイトボックス攻撃の両方を用いて,異なる分布の一連の実験を行う。 その結果,安価なアタックは高価なメタクラス化アタックと同等の効果を示し,アタックの有効性には驚くべき非対称性があることがわかった。 また、畳み込みニューラルネットワークで作業するために最先端のプロパティ推論攻撃を拡張し、最も多くの情報を漏洩するモデルにおけるパラメータの識別を支援する手法を提案し、メタ分類器攻撃のリソース要求を著しく低減する。

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