論文の概要: A Probabilistic Fluctuation based Membership Inference Attack for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12143v3
• Date: Wed, 17 Jan 2024 15:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 21:04:38.160825
• Title: A Probabilistic Fluctuation based Membership Inference Attack for Diffusion Models
• Title（参考訳）: 確率的ゆらぎに基づく拡散モデルに対するメンバーシップ推論攻撃
• Authors: Wenjie Fu, Huandong Wang, Chen Gao, Guanghua Liu, Yong Li, Tao Jiang
• Abstract要約: メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、機械学習モデルのトレーニングセットに、モデルをクエリすることでレコードが存在するかどうかを特定する。 PFAMI(Probabilistic Fluctuation Assessing Membership Inference Attack)を提案する。 PFAMIは最高のベースラインと比較して攻撃成功率(ASR)を約27.9%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.77030569632993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Membership Inference Attack (MIA) identifies whether a record exists in a machine learning model's training set by querying the model. MIAs on the classic classification models have been well-studied, and recent works have started to explore how to transplant MIA onto generative models. Our investigation indicates that existing MIAs designed for generative models mainly depend on the overfitting in target models. However, overfitting can be avoided by employing various regularization techniques, whereas existing MIAs demonstrate poor performance in practice. Unlike overfitting, memorization is essential for deep learning models to attain optimal performance, making it a more prevalent phenomenon. Memorization in generative models leads to an increasing trend in the probability distribution of generating records around the member record. Therefore, we propose a Probabilistic Fluctuation Assessing Membership Inference Attack (PFAMI), a black-box MIA that infers memberships by detecting these trends via analyzing the overall probabilistic fluctuations around given records. We conduct extensive experiments across multiple generative models and datasets, which demonstrate PFAMI can improve the attack success rate (ASR) by about 27.9% when compared with the best baseline.
• Abstract（参考訳）: メンバーシップ推論攻撃(mia)は、モデルをクエリすることで、機械学習モデルのトレーニングセットにレコードが存在するかどうかを識別する。 古典的分類モデルのMIAはよく研究されており、最近の研究でMIAを生成モデルに移植する方法が研究されている。 本研究は,既存の生成モデル用に設計されたmiasが,主に対象モデルのオーバーフィットに依存することを示唆する。 しかし,従来のMIAでは性能が低かったため,様々な正規化手法を用いることでオーバーフィッティングを回避することができる。 オーバーフィッティングとは異なり、暗記はディープラーニングモデルが最適なパフォーマンスを達成するために必須であり、より一般的な現象である。 生成モデルにおける記憶化は、メンバーレコード周辺のレコード生成確率分布の増加に繋がる。 そこで本稿では,各レコードのゆらぎを解析し,これらの傾向を検知して会員を推測するブラックボックスMIAである確率変動評価メンバーシップ推論攻撃(PFAMI)を提案する。 複数の生成モデルとデータセットにわたる広範な実験を行い、PFAMIは最高のベースラインと比較して攻撃成功率(ASR)を約27.9%向上させることができることを示した。

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