論文の概要: Avengers Ensemble! Improving Transferability of Authorship Obfuscation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07028v1
- Date: Wed, 15 Sep 2021 00:11:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 03:15:56.730359
- Title: Avengers Ensemble! Improving Transferability of Authorship Obfuscation
- Title（参考訳）: アベンジャーズ・アンサンブル!
オーサシップ難読化の転送性の向上
- Authors: Muhammad Haroon, Muhammad Fareed Zaffar, Padmini Srinivasan, Zubair
Shafiq
- Abstract要約: スティロメトリのアプローチは現実世界の著者の帰属に非常に効果的であることが示されている。
本稿では,トランスファー可能なオーサシップ難読化のためのアンサンブルに基づくアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.962140902232626
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Stylometric approaches have been shown to be quite effective for real-world
authorship attribution. To mitigate the privacy threat posed by authorship
attribution, researchers have proposed automated authorship obfuscation
approaches that aim to conceal the stylometric artefacts that give away the
identity of an anonymous document's author. Recent work has focused on
authorship obfuscation approaches that rely on black-box access to an
attribution classifier to evade attribution while preserving semantics.
However, to be useful under a realistic threat model, it is important that
these obfuscation approaches work well even when the adversary's attribution
classifier is different from the one used internally by the obfuscator.
Unfortunately, existing authorship obfuscation approaches do not transfer well
to unseen attribution classifiers. In this paper, we propose an ensemble-based
approach for transferable authorship obfuscation. Our experiments show that if
an obfuscator can evade an ensemble attribution classifier, which is based on
multiple base attribution classifiers, it is more likely to transfer to
different attribution classifiers. Our analysis shows that ensemble-based
authorship obfuscation achieves better transferability because it combines the
knowledge from each of the base attribution classifiers by essentially
averaging their decision boundaries.
- Abstract（参考訳）: スティロメトリのアプローチは現実世界の著者の帰属に非常に効果的であることが示されている。
著者の帰属によって引き起こされるプライバシーの脅威を軽減するため、研究者は匿名文書の著者の身元を隠蔽することを目的とした自動著者難読化アプローチを提案した。
最近の研究は、意味を保ちながら帰属を避けるために帰属分類器へのブラックボックスアクセスに依存する著者の難読化アプローチに焦点を当てている。
しかし, 現実的な脅威モデルの下では, 敵の帰属分類器が内部で使用されるものと異なる場合でも, これらの難読化アプローチがうまく機能することが重要である。
残念ながら、既存のオーサシップ難読化アプローチは、目に見えない帰属分類器にうまく移行しない。
本稿では,トランスファー可能なオーサシップ難読化のためのアンサンブルに基づくアプローチを提案する。
本実験により,複数のベースアトリビューション分類器に基づくアンサンブルアトリビューション分類器を回避できれば,異なるアトリビューション分類器に移行する可能性が高まることが示された。
分析の結果,決定バウンダリを本質的に平均することで,各ベース属性分類器からの知識を組み合わせることにより,伝達性が向上することが示された。
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