論文の概要: Targeted Image Reconstruction by Sampling Pre-trained Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07557v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 14:21:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 15:41:56.834677
• Title: Targeted Image Reconstruction by Sampling Pre-trained Diffusion Model
• Title（参考訳）: 事前学習拡散モデルによる目標画像再構成
• Authors: Jiageng Zheng
• Abstract要約: トレーニングされたニューラルネットワークモデルには、トレーニングデータに関する情報が含まれている。 悪意ある当事者は、このモデルで"知識"を活用することができ、使用可能な情報をプリントアウトする方法を設計することができる。 本研究では,対象の分布を事前に把握せずに,対象のクラスのデータポイントを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A trained neural network model contains information on the training data. Given such a model, malicious parties can leverage the "knowledge" in this model and design ways to print out any usable information (known as model inversion attack). Therefore, it is valuable to explore the ways to conduct a such attack and demonstrate its severity. In this work, we proposed ways to generate a data point of the target class without prior knowledge of the exact target distribution by using a pre-trained diffusion model.
• Abstract（参考訳）: トレーニングされたニューラルネットワークモデルは、トレーニングデータに関する情報を含む。 このようなモデルを考えると、悪意のある当事者はこのモデルにおける「知識」を活用でき、利用可能な情報(モデル反転攻撃として知られる)を印刷する方法を設計することができる。 そのため、そのような攻撃を行う方法を探究し、その重大さを示すことは貴重である。 本研究では,事前学習した拡散モデルを用いて,正確な対象分布を事前に知ることなく,対象クラスのデータポイントを生成する手法を提案する。

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