論文の概要: Beyond Labeling Oracles: What does it mean to steal ML models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01959v3
• Date: Thu, 13 Jun 2024 09:22:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 02:19:21.579073
• Title: Beyond Labeling Oracles: What does it mean to steal ML models?
• Title（参考訳）: Oracleのラベル付けを超えて: MLモデルを盗む意味は何でしょうか?
• Authors: Avital Shafran, Ilia Shumailov, Murat A. Erdogdu, Nicolas Papernot,
• Abstract要約: モデル抽出攻撃は、クエリアクセスのみで訓練されたモデルを盗むように設計されている。 モデル抽出攻撃の成功に影響を及ぼす要因について検討する。 我々は,ME攻撃の敵の目標を再定義するようコミュニティに促した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.63413852460003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model extraction attacks are designed to steal trained models with only query access, as is often provided through APIs that ML-as-a-Service providers offer. Machine Learning (ML) models are expensive to train, in part because data is hard to obtain, and a primary incentive for model extraction is to acquire a model while incurring less cost than training from scratch. Literature on model extraction commonly claims or presumes that the attacker is able to save on both data acquisition and labeling costs. We thoroughly evaluate this assumption and find that the attacker often does not. This is because current attacks implicitly rely on the adversary being able to sample from the victim model's data distribution. We thoroughly research factors influencing the success of model extraction. We discover that prior knowledge of the attacker, i.e., access to in-distribution data, dominates other factors like the attack policy the adversary follows to choose which queries to make to the victim model API. Our findings urge the community to redefine the adversarial goals of ME attacks as current evaluation methods misinterpret the ME performance.
• Abstract（参考訳）: モデル抽出攻撃は、ML-as-a-Serviceプロバイダが提供するAPIを通じてしばしば提供されるように、クエリアクセスのみでトレーニングされたモデルを盗むように設計されている。 機械学習(ML)モデルは、データの入手が難しいことや、モデル抽出の第一の動機は、スクラッチからトレーニングするよりも少ないコストでモデルを取得することである。 モデル抽出に関する文献では、攻撃者がデータ取得とラベル付けの両方のコストを節約できるという主張や仮定が一般的である。 我々は、この仮定を徹底的に評価し、攻撃者がそうでないことが多いことに気付く。 これは、現在の攻撃は、被害者モデルのデータ分布からサンプルを採取できる敵に暗黙的に依存しているためである。 モデル抽出の成功に影響を及ぼす要因を徹底的に研究する。 攻撃者の事前の知識、すなわち配信内データへのアクセスは、攻撃ポリシーのような他の要因を支配しており、攻撃者は被害者モデルAPIに対してどのクエリを行うかを選択する。 本研究の成果は,現在の評価手法がME性能を誤解釈しているため,ME攻撃の敵の目標を再定義するようコミュニティに促すものである。

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