論文の概要: Bounding data reconstruction attacks with the hypothesis testing interpretation of differential privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03928v1
• Date: Sat, 8 Jul 2023 08:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 16:26:06.785963
• Title: Bounding data reconstruction attacks with the hypothesis testing interpretation of differential privacy
• Title（参考訳）: 差分プライバシーの仮説検証によるデータ再構成攻撃
• Authors: Georgios Kaissis, Jamie Hayes, Alexander Ziller, Daniel Rueckert
• Abstract要約: レコンストラクションロバストネス(ReRo)は、機械学習モデルに対するデータ再構成攻撃の成功の上限として最近提案されている。 これまでの研究では、差分プライバシー(DP)機構がReRoを提供することを示したが、これまではモンテカルロによるReRo境界の厳密な推定しか示されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.32404878825845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore Reconstruction Robustness (ReRo), which was recently proposed as an upper bound on the success of data reconstruction attacks against machine learning models. Previous research has demonstrated that differential privacy (DP) mechanisms also provide ReRo, but so far, only asymptotic Monte Carlo estimates of a tight ReRo bound have been shown. Directly computable ReRo bounds for general DP mechanisms are thus desirable. In this work, we establish a connection between hypothesis testing DP and ReRo and derive closed-form, analytic or numerical ReRo bounds for the Laplace and Gaussian mechanisms and their subsampled variants.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルに対するデータ再構成攻撃の成功の上限として最近提案されたRestructor Robustness(ReRo)について検討する。 これまでの研究では、差分プライバシー(DP)機構がReRoを提供することを示したが、これまでのところ、ReRo境界のモンテカルロの漸近的な推定しか示されていない。 したがって、一般DP機構に対する直接計算可能なReRo境界が望ましい。 本研究では, 仮説検定 dp と rero の関連を確立し, ラプラス・ガウス機構とそのサブサンプリングされた変種に対する閉形式, 解析的, 数値的rero境界を導出する。

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