論文の概要: Membership Inference Attacks Against Latent Factor Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03596v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 08:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-15 23:26:00.494653
• Title: Membership Inference Attacks Against Latent Factor Model
• Title（参考訳）: 潜在因子モデルに対するメンバーシップ推論攻撃
• Authors: Dazhi Hu
• Abstract要約: 推奨項目のリストを取得するには、潜在因子モデルをレコメンダとして使用します。 シャドーレコメンデータは、攻撃モデルに対するラベル付きトレーニングデータを導出するために設定される。 実験データから,攻撃モデルのAUC指数が実データセットMovieLensで0.857に達することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of the information age has led to the problems of information overload and unclear demands. As an information filtering system, personalized recommendation systems predict users' behavior and preference for items and improves users' information acquisition efficiency. However, recommendation systems usually use highly sensitive user data for training. In this paper, we use the latent factor model as the recommender to get the list of recommended items, and we representing users from relevant items Compared with the traditional member inference against machine learning classifiers. We construct a multilayer perceptron model with two hidden layers as the attack model to complete the member inference. Moreover, a shadow recommender is established to derive the labeled training data for the attack model. The attack model is trained on the dataset generated by the shadow recommender and tested on the dataset generated by the target recommender. The experimental data show that the AUC index of our attack model can reach 0.857 on the real dataset MovieLens, which shows that the attack model has good performance.
• Abstract（参考訳）: 情報時代の到来は、情報の過負荷と不明確な要求の問題を招いている。 情報フィルタリングシステムとして、パーソナライズドレコメンデーションシステムは、アイテムに対するユーザの行動や好みを予測し、ユーザの情報取得効率を向上させる。 しかし、レコメンデーションシステムは訓練に非常に敏感なユーザーデータを使用する。 本稿では,推奨項目のリストを取得するためのレコメンダとして潜在因子モデルを用い,機械学習分類器に対する従来のメンバ推論と比較して,関連する項目からユーザを表現する。 攻撃モデルとして2つの隠蔽層を持つ多層パーセプトロンモデルを構築し,メンバー推論を完成させる。 さらに、shadow recommenderを確立して、攻撃モデルのラベル付きトレーニングデータを導出する。 攻撃モデルはshadow recommenderが生成したデータセットでトレーニングされ、ターゲット recommenderが生成したデータセット上でテストされる。 実験データから,本攻撃モデルのauc指標は実データセットでは0.857に達し,攻撃モデルの性能が良好であることが判明した。

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