論文の概要: Boosting Model Inversion Attacks with Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13965v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 13:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 17:49:01.158545
• Title: Boosting Model Inversion Attacks with Adversarial Examples
• Title（参考訳）: 逆例によるモデル反転攻撃の強化
• Authors: Shuai Zhou, Tianqing Zhu, Dayong Ye, Xin Yu, and Wanlei Zhou
• Abstract要約: ブラックボックス設定において、より高い攻撃精度を達成できる学習ベースモデル反転攻撃のための新しい訓練パラダイムを提案する。 まず,攻撃モデルの学習過程を,意味的損失関数を追加して規則化する。 第2に、学習データに逆例を注入し、クラス関連部の多様性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.904051413441316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model inversion attacks involve reconstructing the training data of a target model, which raises serious privacy concerns for machine learning models. However, these attacks, especially learning-based methods, are likely to suffer from low attack accuracy, i.e., low classification accuracy of these reconstructed data by machine learning classifiers. Recent studies showed an alternative strategy of model inversion attacks, GAN-based optimization, can improve the attack accuracy effectively. However, these series of GAN-based attacks reconstruct only class-representative training data for a class, whereas learning-based attacks can reconstruct diverse data for different training data in each class. Hence, in this paper, we propose a new training paradigm for a learning-based model inversion attack that can achieve higher attack accuracy in a black-box setting. First, we regularize the training process of the attack model with an added semantic loss function and, second, we inject adversarial examples into the training data to increase the diversity of the class-related parts (i.e., the essential features for classification tasks) in training data. This scheme guides the attack model to pay more attention to the class-related parts of the original data during the data reconstruction process. The experimental results show that our method greatly boosts the performance of existing learning-based model inversion attacks. Even when no extra queries to the target model are allowed, the approach can still improve the attack accuracy of reconstructed data. This new attack shows that the severity of the threat from learning-based model inversion adversaries is underestimated and more robust defenses are required.
• Abstract（参考訳）: モデル反転攻撃は、ターゲットモデルのトレーニングデータを再構築することを含み、機械学習モデルに対する深刻なプライバシー上の懸念を引き起こす。 しかし、これらの攻撃、特に学習に基づく手法は、低攻撃精度、すなわち機械学習分類器による再構成データの低分類精度に悩まされる可能性が高い。 近年の研究では、モデル反転攻撃の代替戦略であるGANに基づく最適化が、攻撃精度を効果的に向上することを示した。 しかし、これらのganベースの攻撃はクラスごとのクラス表現型トレーニングデータのみを再構築するが、学習ベースの攻撃はクラスごとに異なるトレーニングデータのための多様なデータを再構築することができる。 そこで本研究では,ブラックボックス設定において高い攻撃精度を実現する学習ベースモデルインバージョン攻撃のための新しいトレーニングパラダイムを提案する。 第1に,セマンティクス損失関数を付加した攻撃モデルのトレーニングプロセスを規則化し,第2に,学習データに逆例を注入することで,学習データにおけるクラス関連部分(すなわち,分類タスクの必須特徴)の多様性を高める。 このスキームは、データ復元プロセス中に元のデータのクラス関連部分に注意を払うように攻撃モデルを誘導する。 実験の結果,本手法は既存の学習ベースモデルインバージョンアタックの性能を大幅に向上させることがわかった。 ターゲットモデルへの追加クエリが許可されていない場合でも、再構築されたデータの攻撃精度を改善することができる。 この新しい攻撃は、学習ベースのモデル反転敵からの脅威の深刻さが過小評価され、より強固な防御が必要であることを示している。

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