論文の概要: Defending Our Privacy With Backdoors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08320v3
• Date: Wed, 7 Feb 2024 14:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 20:01:27.704209
• Title: Defending Our Privacy With Backdoors
• Title（参考訳）: バックドアでプライバシーを守る
• Authors: Dominik Hintersdorf, Lukas Struppek, Daniel Neider, Kristian Kersting
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデルから個人情報を除去するためのバックドア攻撃に基づく,容易かつ効果的な防御手法を提案する。 我々は、センシティブなフレーズの埋め込みを、人名ではなく「人」の言葉の埋め込みと整合させる。 アプローチは、バックドア攻撃に対する新たな"デュアルユース"視点を提供するだけでなく、未計算のWebスクラッドデータでトレーニングされたモデル内の個人のプライバシを高めるための、有望な方法も提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.4692739098077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of large AI models trained on uncurated, often sensitive web-scraped data has raised significant privacy concerns. One of the concerns is that adversaries can extract information about the training data using privacy attacks. Unfortunately, the task of removing specific information from the models without sacrificing performance is not straightforward and has proven to be challenging. We propose a rather easy yet effective defense based on backdoor attacks to remove private information such as names and faces of individuals from vision-language models by fine-tuning them for only a few minutes instead of re-training them from scratch. Specifically, through strategic insertion of backdoors into text encoders, we align the embeddings of sensitive phrases with those of neutral terms-"a person" instead of the person's actual name. For image encoders, we map embeddings of individuals to be removed from the model to a universal, anonymous embedding. Our empirical results demonstrate the effectiveness of our backdoor-based defense on CLIP by assessing its performance using a specialized privacy attack for zero-shot classifiers. Our approach provides not only a new "dual-use" perspective on backdoor attacks, but also presents a promising avenue to enhance the privacy of individuals within models trained on uncurated web-scraped data.
• Abstract（参考訳）: 未処理で、しばしばセンシティブなWebスクラッドデータに基づいてトレーニングされた大規模なAIモデルの拡散は、プライバシー上の大きな懸念を引き起こしている。 懸念の1つは、敵がプライバシー攻撃を使ってトレーニングデータに関する情報を抽出できることである。 残念ながら、パフォーマンスを犠牲にすることなく、特定の情報をモデルから取り除くという作業は簡単ではなく、難しいことが証明されている。 我々は,視覚言語モデルから個人の名前や顔などの個人情報を,スクラッチから再学習する代わりに数分だけ微調整することで,バックドア攻撃に基づく比較的簡単かつ効果的な防御手法を提案する。 具体的には, テキストエンコーダにバックドアを戦略的に挿入することで, センシティブなフレーズの埋め込みを, 人名ではなく「人」の言葉と整合させる。 画像エンコーダでは、モデルから削除される個人の埋め込みを、匿名で普遍的な埋め込みにマップします。 実験により, ゼロショット分類器の特殊なプライバシー攻撃を用いて, CLIP に対するバックドアベース防御の有効性を実証した。 私たちのアプローチは、バックドア攻撃に対する新たな"デュアルユース"な視点を提供するだけでなく、未確認のweb階層データでトレーニングされたモデル内の個人のプライバシを強化する有望な手段を提供します。

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