論文の概要: Evaluating Privacy-Preserving Machine Learning in Critical Infrastructures: A Case Study on Time-Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14838v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 12:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 16:21:31.479417
• Title: Evaluating Privacy-Preserving Machine Learning in Critical Infrastructures: A Case Study on Time-Series Classification
• Title（参考訳）: クリティカルインフラストラクチャにおけるプライバシ保護機械学習の評価 : 時系列分類を事例として
• Authors: Dominique Mercier, Adriano Lucieri, Mohsin Munir, Andreas Dengel and Sheraz Ahmed
• Abstract要約: モデルもデータも、センシティブな情報を抽出するのに使用しないことを確実にすることは、重要なことです。 さまざまな安全クリティカルなユースケース(主に時系列データに依存している)は、現在、プライバシーに関する考慮事項で不足している。 時系列データに適用性に関するいくつかのプライバシー保護手法を評価することにより、深層学習における暗号化の非効率性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.607917328636864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of machine learning in applications of critical infrastructure such as healthcare and energy, privacy is a growing concern in the minds of stakeholders. It is pivotal to ensure that neither the model nor the data can be used to extract sensitive information used by attackers against individuals or to harm whole societies through the exploitation of critical infrastructure. The applicability of machine learning in these domains is mostly limited due to a lack of trust regarding the transparency and the privacy constraints. Various safety-critical use cases (mostly relying on time-series data) are currently underrepresented in privacy-related considerations. By evaluating several privacy-preserving methods regarding their applicability on time-series data, we validated the inefficacy of encryption for deep learning, the strong dataset dependence of differential privacy, and the broad applicability of federated methods.
• Abstract（参考訳）: 医療やエネルギーといった重要なインフラの応用における機械学習の出現により、プライバシーはステークホルダーの心の中でますます懸念される。 モデルもデータも、攻撃者が個人に対して使用する機密情報を抽出したり、重要なインフラの活用を通じて社会全体に危害を与えるためにも使用できないことが重要だ。 これらの領域における機械学習の適用性は、透明性とプライバシーの制約に対する信頼の欠如により、ほとんど制限されている。 さまざまな安全クリティカルなユースケース(主に時系列データに依存している)は、現在、プライバシーに関する考慮事項で不足している。 時系列データに適用可能なプライバシ保存手法をいくつか評価することにより,深層学習における暗号化の非効率性,差分プライバシーの強いデータセット依存性,フェデレーション手法の広範な適用性を検証する。

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