論文の概要: Privacy Meets Explainability: A Comprehensive Impact Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04110v1
- Date: Tue, 8 Nov 2022 09:20:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 15:07:41.017936
- Title: Privacy Meets Explainability: A Comprehensive Impact Benchmark
- Title（参考訳）: プライバシーと説明可能性 - 包括的な影響ベンチマーク
- Authors: Saifullah Saifullah, Dominique Mercier, Adriano Lucieri, Andreas
Dengel, Sheraz Ahmed
- Abstract要約: この研究は、Deep Learningベースのモデルで生成された説明にプライベートラーニング技術が与える影響を初めて調査したものである。
この結果は、プライバシーの導入による説明の無視できない変化を示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.526582372434088
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Since the mid-10s, the era of Deep Learning (DL) has continued to this day,
bringing forth new superlatives and innovations each year. Nevertheless, the
speed with which these innovations translate into real applications lags behind
this fast pace. Safety-critical applications, in particular, underlie strict
regulatory and ethical requirements which need to be taken care of and are
still active areas of debate. eXplainable AI (XAI) and privacy-preserving
machine learning (PPML) are both crucial research fields, aiming at mitigating
some of the drawbacks of prevailing data-hungry black-box models in DL. Despite
brisk research activity in the respective fields, no attention has yet been
paid to their interaction. This work is the first to investigate the impact of
private learning techniques on generated explanations for DL-based models. In
an extensive experimental analysis covering various image and time series
datasets from multiple domains, as well as varying privacy techniques, XAI
methods, and model architectures, the effects of private training on generated
explanations are studied. The findings suggest non-negligible changes in
explanations through the introduction of privacy. Apart from reporting
individual effects of PPML on XAI, the paper gives clear recommendations for
the choice of techniques in real applications. By unveiling the
interdependencies of these pivotal technologies, this work is a first step
towards overcoming the remaining hurdles for practically applicable AI in
safety-critical domains.
- Abstract（参考訳）: 10年代半ばから、Deep Learning (DL)の時代は、今日まで続き、毎年新しい話題やイノベーションが生まれている。
それでも、これらのイノベーションが実際のアプリケーションにもたらすスピードは、この速いペースには及ばない。
特に、安全クリティカルな応用は、厳格な規制と倫理的要件を満たしており、これは依然として議論の活発な分野である。
eXplainable AI (XAI) とプライバシ保護機械学習 (PPML) はどちらも重要な研究分野であり、DLで一般的なデータ処理のブラックボックスモデルの欠点を軽減することを目的としている。
それぞれの分野での活発な研究活動にもかかわらず、その相互作用にはまだ注意が払われていない。
本研究は,私的学習手法がDLモデルの生成説明に与える影響を初めて研究したものである。
複数のドメインからの様々な画像および時系列データセット、および様々なプライバシー技術、XAI手法、モデルアーキテクチャを網羅した広範な実験分析において、生成された説明に対するプライベートトレーニングの効果について検討した。
この結果は、プライバシーの導入による説明の無視できない変化を示唆している。
PPMLがXAIに与える影響を個別に報告することとは別に,本論文では,実際の応用におけるテクニックの選択について,明確な推奨を行う。
これらの重要な技術の相互依存を明らかにすることで、この研究は安全クリティカルな領域において、実践的に適用可能なAIのハードルを克服する第一歩となる。
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