論文の概要: On the Robustness of Dataset Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13631v3
• Date: Mon, 19 Jun 2023 12:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 05:18:35.536686
• Title: On the Robustness of Dataset Inference
• Title（参考訳）: データセット推論のロバスト性について
• Authors: Sebastian Szyller, Rui Zhang, Jian Liu, N. Asokan
• Abstract要約: 機械学習(ML)モデルは、大量のデータ、計算リソース、技術的専門知識を必要とするため、トレーニングにコストがかかる。 オーナーシップ検証技術により、モデル盗難事件の被害者は、容疑者モデルが実際に彼らから盗まれたことを実証することができる。 フィンガープリント技術であるデータセット推論(DI)は,従来の手法よりも堅牢性や効率性が向上することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.321310557323383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) models are costly to train as they can require a significant amount of data, computational resources and technical expertise. Thus, they constitute valuable intellectual property that needs protection from adversaries wanting to steal them. Ownership verification techniques allow the victims of model stealing attacks to demonstrate that a suspect model was in fact stolen from theirs. Although a number of ownership verification techniques based on watermarking or fingerprinting have been proposed, most of them fall short either in terms of security guarantees (well-equipped adversaries can evade verification) or computational cost. A fingerprinting technique, Dataset Inference (DI), has been shown to offer better robustness and efficiency than prior methods. The authors of DI provided a correctness proof for linear (suspect) models. However, in a subspace of the same setting, we prove that DI suffers from high false positives (FPs) -- it can incorrectly identify an independent model trained with non-overlapping data from the same distribution as stolen. We further prove that DI also triggers FPs in realistic, non-linear suspect models. We then confirm empirically that DI in the black-box setting leads to FPs, with high confidence. Second, we show that DI also suffers from false negatives (FNs) -- an adversary can fool DI (at the cost of incurring some accuracy loss) by regularising a stolen model's decision boundaries using adversarial training, thereby leading to an FN. To this end, we demonstrate that black-box DI fails to identify a model adversarially trained from a stolen dataset -- the setting where DI is the hardest to evade. Finally, we discuss the implications of our findings, the viability of fingerprinting-based ownership verification in general, and suggest directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、大量のデータ、計算リソース、技術的専門知識を必要とするため、トレーニングにコストがかかる。 そのため、敵からの保護を必要とする貴重な知的財産を構成している。 所有者認証技術により、モデル盗難事件の被害者は、容疑者モデルが実際に彼らから盗まれたことを実証することができる。 透かしや指紋認証に基づくいくつかの所有権検証技術が提案されているが、そのほとんどはセキュリティ保証(十分に装備された敵は検証を回避できる)や計算コストの面で不足している。 フィンガープリント技術であるデータセット推論(DI)は,従来の手法よりも堅牢性や効率性がよいことを示した。 DIの著者は線形(スペクトル)モデルに対する正当性証明を提供した。 しかし、同じ設定のサブスペースでは、DIが高い偽陽性(FP)に悩まされていることを証明します。 さらに、DIが現実的で非線形な疑似モデルでFPをトリガーすることを示す。 次に、ブラックボックス設定におけるDIがFPにつながることを実証的に確認する。 第二に、diもまた偽陰性(fns)に苦しんでいることを示します -- 敵は、盗んだモデルの判断境界を敵意のトレーニングを用いて規則化することでdiを騙すことができます。 この目的のために、ブラックボックスDIは、盗まれたデータセットから逆行的にトレーニングされたモデルを特定することができないことを実証します。 最後に, 本研究の意義, 指紋認証による所有権確認の実施可能性, 今後の課題の方向性について考察する。

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