論文の概要: A Blackbox Model Is All You Need to Breach Privacy: Smart Grid Forecasting Models as a Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01523v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 11:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:52:39.185941
• Title: A Blackbox Model Is All You Need to Breach Privacy: Smart Grid Forecasting Models as a Use Case
• Title（参考訳）: ブラックボックスモデルは、プライバシーを侵害するために必要なすべてである: ユースケースとしてのスマートグリッド予測モデル
• Authors: Hussein Aly, Abdulaziz Al-Ali, Abdullah Al-Ali, Qutaibah Malluhi
• Abstract要約: LSTMモデルへのブラックボックスアクセスは、データ自体へのアクセスに匹敵する膨大な量の情報を明らかにすることができることを示す。 これは、データと同じレベルで予測モデルを保護することの重要性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7714988183435832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the potential privacy risks associated with forecasting models, with specific emphasis on their application in the context of smart grids. While machine learning and deep learning algorithms offer valuable utility, concerns arise regarding their exposure of sensitive information. Previous studies have focused on classification models, overlooking risks associated with forecasting models. Deep learning based forecasting models, such as Long Short Term Memory (LSTM), play a crucial role in several applications including optimizing smart grid systems but also introduce privacy risks. Our study analyzes the ability of forecasting models to leak global properties and privacy threats in smart grid systems. We demonstrate that a black box access to an LSTM model can reveal a significant amount of information equivalent to having access to the data itself (with the difference being as low as 1% in Area Under the ROC Curve). This highlights the importance of protecting forecasting models at the same level as the data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,予測モデルに関連する潜在的なプライバシリスクを,スマートグリッドのコンテキストにおけるアプリケーションに特に重点を置いて検討する。 機械学習とディープラーニングアルゴリズムは有用なユーティリティを提供するが、センシティブな情報の露出に関する懸念が生じる。 これまでの研究では分類モデルに注目し、予測モデルに関連するリスクを見下ろしている。 長期短期記憶(lstm)のようなディープラーニングベースの予測モデルは、スマートグリッドシステムの最適化を含むいくつかのアプリケーションにおいて重要な役割を果たすが、プライバシリスクも引き起こす。 本研究は,スマートグリッドシステムにおけるグローバルプロパティとプライバシの脅威を漏らすモデル予測能力を解析する。 LSTMモデルへのブラックボックスアクセスは、データ自体へのアクセスに匹敵する膨大な量の情報を明らかにすることができる(この差はROC曲線の下では1%以下である)。 これは、データと同じレベルで予測モデルを保護することの重要性を強調します。

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