論文の概要: Co(ve)rtex: ML Models as storage channels and their (mis-)applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08811v3
• Date: Sat, 11 May 2024 23:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:32:16.943093
• Title: Co(ve)rtex: ML Models as storage channels and their (mis-)applications
• Title（参考訳）: Co(ve)rtex:ストレージチャネルとしてのMLモデルとその(ミス)応用
• Authors: Md Abdullah Al Mamun, Quazi Mishkatul Alam, Erfan Shayegani, Pedram Zaree, Ihsen Alouani, Nael Abu-Ghazaleh,
• Abstract要約: 機械学習システムでは、不注意な状態と未定義の振る舞いが重大な脆弱性の原因であることが示されている。 MLモデルは,パラメータ化の超過に伴って増大するキャパシティを持つストレージチャネルであると考えている。 本稿では,ML固有の置換に基づく誤り訂正プロトコルを含む,このケースにおけるキャパシティ向上のための最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.792027541710663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) models are overparameterized to support generality and avoid overfitting. The state of these parameters is essentially a "don't-care" with respect to the primary model provided that this state does not interfere with the primary model. In both hardware and software systems, don't-care states and undefined behavior have been shown to be sources of significant vulnerabilities. In this paper, we propose a new information theoretic perspective of the problem; we consider the ML model as a storage channel with a capacity that increases with overparameterization. Specifically, we consider a sender that embeds arbitrary information in the model at training time, which can be extracted by a receiver with a black-box access to the deployed model. We derive an upper bound on the capacity of the channel based on the number of available unused parameters. We then explore black-box write and read primitives that allow the attacker to:(i) store data in an optimized way within the model by augmenting the training data at the transmitter side, and (ii) to read it by querying the model after it is deployed. We also consider a new version of the problem which takes information storage covertness into account. Specifically, to obtain storage covertness, we introduce a new constraint such that the data augmentation used for the write primitives minimizes the distribution shift with the initial (baseline task) distribution. This constraint introduces a level of "interference" with the initial task, thereby limiting the channel's effective capacity. Therefore, we develop optimizations to improve the capacity in this case, including a novel ML-specific substitution based error correction protocol. We believe that the proposed modeling of the problem offers new tools to better understand and mitigate potential vulnerabilities of ML, especially in the context of increasingly large models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、一般性をサポートし、過剰適合を避けるために過パラメータ化される。 これらのパラメータの状態は、この状態がプライマリモデルに干渉しないことを前提としたプライマリモデルに関して、本質的には「不注意」である。 ハードウェアシステムとソフトウェアシステムの両方では、不注意な状態と未定義の振る舞いが重大な脆弱性の原因であることが示されている。 本稿では,この問題に対する新たな情報理論的視点を提案する。我々はMLモデルを,過パラメータ化に伴って増加する容量を持つ記憶チャネルと考える。 具体的には、トレーニング時に任意の情報をモデルに埋め込む送信機について検討する。 利用可能な未使用パラメータの数に基づいて、チャネルの容量の上限を導出する。 次に、攻撃者が許可するプリミティブをブラックボックスで書き読みます。 一 トレーニングデータを送信側で増強し、モデル内に最適化された方法で保存すること。 (ii) モデルがデプロイされた後に問い合わせて読むこと。 また,情報記憶の秘密性を考慮に入れた新たな問題も検討する。 具体的には,書き込みプリミティブに使用されるデータ拡張が,初期(ベースラインタスク)分布による分散シフトを最小限に抑える,新たな制約を導入する。 この制約は、初期タスクとの"干渉"のレベルを導入し、それによってチャネルの有効容量を制限する。 そこで我々は、ML固有の置換に基づく誤り訂正プロトコルを含む、このケースにおけるキャパシティ向上のための最適化を開発する。 この問題のモデリングはMLの潜在的な脆弱性をよりよく理解し緩和するための新しいツールを提供すると我々は信じている。

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