論文の概要: Black-Box Audits for Group Distribution Shifts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03620v1
- Date: Thu, 8 Sep 2022 07:56:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-09 13:43:10.239859
- Title: Black-Box Audits for Group Distribution Shifts
- Title（参考訳）: グループ分散シフトのためのブラックボックス監査
- Authors: Marc Juarez, Samuel Yeom, Matt Fredrikson
- Abstract要約: そこで我々は,分布シフトの症例を検出するためのブラックボックス監査手法を提案し,検討した。
モデルに問い合わせるだけで、外部監査者がこれらの分散シフトを特定するのに必要な情報を得ることができることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.621280373733605
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When a model informs decisions about people, distribution shifts can create
undue disparities. However, it is hard for external entities to check for
distribution shift, as the model and its training set are often proprietary. In
this paper, we introduce and study a black-box auditing method to detect cases
of distribution shift that lead to a performance disparity of the model across
demographic groups. By extending techniques used in membership and property
inference attacks -- which are designed to expose private information from
learned models -- we demonstrate that an external auditor can gain the
information needed to identify these distribution shifts solely by querying the
model. Our experimental results on real-world datasets show that this approach
is effective, achieving 80--100% AUC-ROC in detecting shifts involving the
underrepresentation of a demographic group in the training set. Researchers and
investigative journalists can use our tools to perform non-collaborative audits
of proprietary models and expose cases of underrepresentation in the training
datasets.
- Abstract（参考訳）: モデルが人について決定を下すと、分散シフトは不適切な格差を生み出す。
しかしながら、モデルとそのトレーニングセットがプロプライエタリであることが多いため、外部エンティティが分散シフトをチェックすることは困難である。
本稿では,分布変化の事例を検知するブラックボックス監査手法を提案し,その効果について検討する。
学習モデルからプライベート情報を公開するために設計された,メンバシップとプロパティ推論攻撃で使用されるテクニックを拡張することで,モデルに問い合わせることのみで,これらの分散シフトを特定するために必要な情報を外部監査者が取得できることを実証する。
実世界のデータセットを用いた実験の結果,このアプローチが有効であることを示し,トレーニングセットにおける集団の過小表現を伴うシフトの検出において,80～100% auc-roc を実現する。
研究者や調査ジャーナリストは、当社のツールを使用して、プロプライエタリなモデルの非協力的な監査を行い、トレーニングデータセットに過小表現のケースを公開することができる。
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