論文の概要: Your Room is not Private: Gradient Inversion Attack for Deep Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09273v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 16:53:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 13:47:20.219445
• Title: Your Room is not Private: Gradient Inversion Attack for Deep Q-Learning
• Title（参考訳）: あなたの部屋はプライベートではない:深層q学習のための勾配反転攻撃
• Authors: Miao Li, Wenhao Ding, Ding Zhao
• Abstract要約: プライバシーは、ロボットが実質的な個人情報にアクセスすることによって、具体化されたAIの領域における重要な関心事として浮上する。 本稿では、状態、行動、Q値の再構成に勾配インバージョンを利用するディープQラーニングアルゴリズムに対する攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.783499703157144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The prominence of embodied Artificial Intelligence (AI), which empowers robots to navigate, perceive, and engage within virtual environments, has attracted significant attention, owing to the remarkable advancements in computer vision and large language models. Privacy emerges as a pivotal concern within the realm of embodied AI, as the robot access substantial personal information. However, the issue of privacy leakage in embodied AI tasks, particularly in relation to decision-making algorithms, has not received adequate consideration in research. This paper aims to address this gap by proposing an attack on the Deep Q-Learning algorithm, utilizing gradient inversion to reconstruct states, actions, and Q-values. The choice of using gradients for the attack is motivated by the fact that commonly employed federated learning techniques solely utilize gradients computed based on private user data to optimize models, without storing or transmitting the data to public servers. Nevertheless, these gradients contain sufficient information to potentially expose private data. To validate our approach, we conduct experiments on the AI2THOR simulator and evaluate our algorithm on active perception, a prevalent task in embodied AI. The experimental results convincingly demonstrate the effectiveness of our method in successfully recovering all information from the data across all 120 room layouts.
• Abstract（参考訳）: ロボットが仮想環境をナビゲートし、知覚し、関与することを可能にするエンボディド・人工知能(AI)の普及は、コンピュータビジョンと大規模言語モデルの顕著な進歩により、大きな注目を集めている。 プライバシーは、ロボットが実質的な個人情報にアクセスするため、具体化されたaiの領域における重要な懸念として現れます。 しかし、具体的AIタスクにおけるプライバシー漏洩の問題、特に意思決定アルゴリズムに関する問題は、研究において十分に考慮されていない。 本稿では,状態,動作,q値の再構成に勾配インバージョンを用いて,ディープq学習アルゴリズムへの攻撃を提案することで,このギャップに対処することを目的とする。 攻撃に勾配を使用するという選択は、一般的に使われているフェデレート学習技術が、プライベートユーザデータに基づいて計算された勾配を、データを公開サーバに保存したり送信したりすることなく、モデル最適化に利用するという事実によって動機づけられる。 それでも、これらの勾配は、潜在的にプライベートデータを公開するための十分な情報を含んでいる。 我々のアプローチを検証するため、我々はAI2THORシミュレータで実験を行い、我々のアルゴリズムを能動的知覚に基づいて評価する。 実験結果は,全120部屋のレイアウトデータから全情報を適切に復元する手法の有効性を実証するものである。

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