論文の概要: Improved Membership Inference Attacks Against Language Classification Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07219v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 06:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 00:16:55.667019
• Title: Improved Membership Inference Attacks Against Language Classification Models
• Title（参考訳）: 言語分類モデルに対するメンバーシップ推論攻撃の改善
• Authors: Shlomit Shachor, Natalia Razinkov, Abigail Goldsteen
• Abstract要約: 分類モデルに対するメンバシップ推論攻撃を実行するための新しいフレームワークを提案する。 本手法は,単一攻撃モデルやクラスラベル毎の攻撃モデルよりも精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence systems are prevalent in everyday life, with use cases in retail, manufacturing, health, and many other fields. With the rise in AI adoption, associated risks have been identified, including privacy risks to the people whose data was used to train models. Assessing the privacy risks of machine learning models is crucial to enabling knowledgeable decisions on whether to use, deploy, or share a model. A common approach to privacy risk assessment is to run one or more known attacks against the model and measure their success rate. We present a novel framework for running membership inference attacks against classification models. Our framework takes advantage of the ensemble method, generating many specialized attack models for different subsets of the data. We show that this approach achieves higher accuracy than either a single attack model or an attack model per class label, both on classical and language classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムは、小売、製造、健康、その他多くの分野のユースケースで日常的に普及している。 AIの採用の増加に伴い、モデルのトレーニングにデータが使用される人々のプライバシーリスクを含む、関連するリスクが特定されている。 機械学習モデルのプライバシリスクを評価することは、モデルの使用、デプロイ、あるいは共有に関する知識のある決定を可能にするために不可欠である。 プライバシーリスク評価の一般的なアプローチは、モデルに対する1つ以上の既知の攻撃を実行し、その成功率を測定することである。 分類モデルに対するメンバシップ推論攻撃を実行するための新しいフレームワークを提案する。 我々のフレームワークはアンサンブル法を利用して、データの異なるサブセットに対して多くの特殊な攻撃モデルを生成する。 本手法は,古典的・言語的分類タスクにおいて,単一攻撃モデルやクラスラベルごとの攻撃モデルよりも高い精度が得られることを示す。

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