論文の概要: Amplifying Membership Exposure via Data Poisoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00463v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 13:52:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 14:28:13.039597
- Title: Amplifying Membership Exposure via Data Poisoning
- Title（参考訳）: データ中毒によるメンバーシップ露出の増幅
- Authors: Yufei Chen, Chao Shen, Yun Shen, Cong Wang, Yang Zhang
- Abstract要約: 本稿では,データ中毒の第3タイプについて検討し,良心的トレーニングサンプルのプライバシー漏洩リスクを高めることを目的とした。
そこで本研究では,対象クラスの加入者への露出を増幅するために,データ中毒攻撃のセットを提案する。
この結果から,提案手法は,テスト時間モデルの性能劣化を最小限に抑えることで,メンバーシップ推定精度を大幅に向上させることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.799570863203858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As in-the-wild data are increasingly involved in the training stage, machine
learning applications become more susceptible to data poisoning attacks. Such
attacks typically lead to test-time accuracy degradation or controlled
misprediction. In this paper, we investigate the third type of exploitation of
data poisoning - increasing the risks of privacy leakage of benign training
samples. To this end, we demonstrate a set of data poisoning attacks to amplify
the membership exposure of the targeted class. We first propose a generic
dirty-label attack for supervised classification algorithms. We then propose an
optimization-based clean-label attack in the transfer learning scenario,
whereby the poisoning samples are correctly labeled and look "natural" to evade
human moderation. We extensively evaluate our attacks on computer vision
benchmarks. Our results show that the proposed attacks can substantially
increase the membership inference precision with minimum overall test-time
model performance degradation. To mitigate the potential negative impacts of
our attacks, we also investigate feasible countermeasures.
- Abstract（参考訳）: 現場のデータがトレーニングの段階にますます関与しているため、機械学習アプリケーションはデータ中毒攻撃の影響を受けやすくなっている。
このような攻撃は典型的にはテスト時の精度低下や制御ミス予測につながる。
本稿では,良性トレーニングサンプルのプライバシ漏洩リスクを増大させるデータ中毒の第3の手法について検討する。
この目的を達成するために, 対象クラスの会員の露出を増幅する一連のデータ中毒攻撃を実演する。
まず,教師付き分類アルゴリズムに対する汎用的ダーティラベル攻撃を提案する。
次に, 投与サンプルを正しくラベル付けし, 人間のモデレーションを回避するために「自然」に見せかけるトランスファー学習シナリオにおいて, 最適化に基づくクリーンラベル攻撃を提案する。
我々はコンピュータビジョンベンチマークに対する攻撃を広範囲に評価する。
提案手法は, テスト時間モデルの性能低下を最小限に抑えることで, メンバシップ推定精度を大幅に向上できることを示す。
攻撃の潜在的なネガティブな影響を軽減するため、本研究は可能な対策も検討する。
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