論文の概要: Attesting Distributional Properties of Training Data for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09552v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 13:33:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:55:25.408086
• Title: Attesting Distributional Properties of Training Data for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のためのトレーニングデータの分布特性検証
• Authors: Vasisht Duddu, Anudeep Das, Nora Khayata, Hossein Yalame, Thomas Schneider, N. Asokan
• Abstract要約: いくつかの管轄区域は、機械学習の規制フレームワークを準備している。 ドラフト規則は、トレーニングデータセットが特定の分散特性を持つことを示すために、モデルトレーナーが必要であることを示している。 本研究では,証明者がデータを明らかにすることなく,学習データの適切な分布特性を検証者に示すことのできる特性証明の概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.204474908151482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of machine learning (ML) has been accompanied by increased concerns about its trustworthiness. Several jurisdictions are preparing ML regulatory frameworks. One such concern is ensuring that model training data has desirable distributional properties for certain sensitive attributes. For example, draft regulations indicate that model trainers are required to show that training datasets have specific distributional properties, such as reflecting diversity of the population. We propose the notion of property attestation allowing a prover (e.g., model trainer) to demonstrate relevant distributional properties of training data to a verifier (e.g., a customer) without revealing the data. We present an effective hybrid property attestation combining property inference with cryptographic mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の成功は、その信頼性に対する懸念が高まっている。 いくつかの管轄区域がML規制の枠組みを準備している。 そのような懸念の1つは、モデルトレーニングデータが特定の機密属性に対して望ましい分布特性を持つことである。 例えば、ドラフト規則は、トレーニングデータセットが人口の多様性を反映するなど、特定の分布特性を持つことを示すためにモデルトレーナーが必要であることを示している。 本研究では,証明者(例えばモデルトレーナー)が,学習データの適切な分布特性を検証者(例えば,顧客)に公開することなく示すことができる特性証明の概念を提案する。 本稿では,プロパティ推論と暗号機構を組み合わせた効果的なハイブリッド特性証明を提案する。

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