論文の概要: Discriminative Adversarial Privacy: Balancing Accuracy and Membership Privacy in Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03054v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 17:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 13:45:13.221109
• Title: Discriminative Adversarial Privacy: Balancing Accuracy and Membership Privacy in Neural Networks
• Title（参考訳）: 識別的敵プライバシ:ニューラルネットワークにおける正確性とメンバシッププライバシのバランス
• Authors: Eugenio Lomurno, Alberto Archetti, Francesca Ausonio, Matteo Matteucci
• Abstract要約: DAP(Dariminative Adversarial Privacy)は、モデルの性能、速度、プライバシのバランスを達成するために設計された学習技術である。 DAPは、MIAの誤差を最大化しながら予測誤差を最小化できる新しい損失関数に基づく敵の訓練に依存している。 さらに、パフォーマンスプライバシのトレードオフを捉えるために、AOP(Acuracy Over Privacy)と呼ばれる新しいメトリクスを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0895962209555465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The remarkable proliferation of deep learning across various industries has underscored the importance of data privacy and security in AI pipelines. As the evolution of sophisticated Membership Inference Attacks (MIAs) threatens the secrecy of individual-specific information used for training deep learning models, Differential Privacy (DP) raises as one of the most utilized techniques to protect models against malicious attacks. However, despite its proven theoretical properties, DP can significantly hamper model performance and increase training time, turning its use impractical in real-world scenarios. Tackling this issue, we present Discriminative Adversarial Privacy (DAP), a novel learning technique designed to address the limitations of DP by achieving a balance between model performance, speed, and privacy. DAP relies on adversarial training based on a novel loss function able to minimise the prediction error while maximising the MIA's error. In addition, we introduce a novel metric named Accuracy Over Privacy (AOP) to capture the performance-privacy trade-off. Finally, to validate our claims, we compare DAP with diverse DP scenarios, providing an analysis of the results from performance, time, and privacy preservation perspectives.
• Abstract（参考訳）: さまざまな産業におけるディープラーニングの普及は、AIパイプラインにおけるデータプライバシとセキュリティの重要性を強調している。 高度なメンバーシップ推論攻撃(MIAs)の進化は、深層学習モデルの訓練に使用される個人固有の情報の機密性を脅かすので、差分プライバシー(DP)は、悪意ある攻撃からモデルを保護するために最も利用される手法の1つである。 しかし、その理論的性質が証明されているにもかかわらず、DPはモデルの性能を著しく阻害し、トレーニング時間を短縮し、現実のシナリオでは非現実的になる。 この問題に取り組むため,我々は,モデル性能と速度,プライバシのバランスをとることにより,dpの限界に対処できる新しい学習手法であるdap(discriminative adversarial privacy)を提案する。 DAPは、MIAの誤差を最大化しながら予測誤差を最小化できる新しい損失関数に基づく敵の訓練に依存する。 さらに、パフォーマンスプライバシのトレードオフを捉えるために、AOP(Acuracy Over Privacy)と呼ばれる新しいメトリクスを紹介します。 最後に、我々の主張を検証するために、DAPとDPシナリオを比較し、パフォーマンス、時間、プライバシ保護の観点からの結果を分析します。

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