論文の概要: Privacy Threats in Stable Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09355v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 20:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 17:41:38.470825
• Title: Privacy Threats in Stable Diffusion Models
• Title（参考訳）: 安定拡散モデルにおけるプライバシーの脅威
• Authors: Thomas Cilloni, Charles Fleming, Charles Walter
• Abstract要約: 本稿では,安定拡散コンピュータビジョンモデルを対象としたMIA(Message Inference attack)の新たなアプローチを提案する。 MIAは、モデルのトレーニングデータに関する機密情報を抽出することを目的としており、重要なプライバシー上の懸念を呈している。 被害者モデルに繰り返し問い合わせるだけでよいブラックボックスMIAを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to membership inference attacks (MIA) targeting stable diffusion computer vision models, specifically focusing on the highly sophisticated Stable Diffusion V2 by StabilityAI. MIAs aim to extract sensitive information about a model's training data, posing significant privacy concerns. Despite its advancements in image synthesis, our research reveals privacy vulnerabilities in the stable diffusion models' outputs. Exploiting this information, we devise a black-box MIA that only needs to query the victim model repeatedly. Our methodology involves observing the output of a stable diffusion model at different generative epochs and training a classification model to distinguish when a series of intermediates originated from a training sample or not. We propose numerous ways to measure the membership features and discuss what works best. The attack's efficacy is assessed using the ROC AUC method, demonstrating a 60\% success rate in inferring membership information. This paper contributes to the growing body of research on privacy and security in machine learning, highlighting the need for robust defenses against MIAs. Our findings prompt a reevaluation of the privacy implications of stable diffusion models, urging practitioners and developers to implement enhanced security measures to safeguard against such attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,安定拡散コンピュータビジョンモデルを対象としたMIA(メンバシップ推論攻撃)の新たなアプローチを提案する。 MIAは、モデルのトレーニングデータに関する機密情報を抽出することを目的としており、重要なプライバシー上の懸念を呈している。 画像合成の進歩にもかかわらず、安定拡散モデルの出力におけるプライバシー上の脆弱性を明らかにする。 この情報を活用することで、被害者モデルに繰り返し問い合わせるだけでよいブラックボックスのmiaを考案する。 本手法では, 異なる生成エポックにおける安定拡散モデルの出力を観察し, トレーニングサンプルから得られた中間体を識別するために分類モデルを訓練する。 メンバーシップの特徴を計測し、何が最善かを議論する様々な方法を提案する。 攻撃の有効性はROC AUC法を用いて評価され、会員情報の推定において60%の成功率を示す。 本稿では、機械学習におけるプライバシとセキュリティに関する研究の活発化に寄与し、MIAに対する堅牢な防御の必要性を強調する。 当社の調査結果は,安定拡散モデルにおけるプライバシの意義を再評価し,そのような攻撃から保護するための強化されたセキュリティ対策を実践者や開発者に対して実施するよう求めた。

関連論文リスト

• Dual-Model Defense: Safeguarding Diffusion Models from Membership Inference Attacks through Disjoint Data Splitting [6.984396318800444]
  拡散モデルは、メンバーシップ推論攻撃(MIA)に弱いことが証明されている。 本稿では,MIAに対して拡散モデルを保護するための新しい2つのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T03:02:29Z)
• CALoR: Towards Comprehensive Model Inversion Defense [43.2642796582236]
  Model Inversion Attacks (MIAs)は、プライバシに敏感なトレーニングデータを、リリースされた機械学習モデルにエンコードされた知識から回復することを目的としている。 MIA分野の最近の進歩は、複数のシナリオにおける攻撃性能を大幅に向上させた。 信頼性適応と低ランク圧縮を統合した堅牢な防御機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T08:44:01Z)
• Score Forgetting Distillation: A Swift, Data-Free Method for Machine Unlearning in Diffusion Models [63.43422118066493]
  マシン・アンラーニング(MU)は安全でセキュアで信頼性の高いGenAIモデルを開発する上で重要な基盤である。 従来のMUメソッドは、しばしば厳密な仮定に依存し、実際のデータへのアクセスを必要とする。 本稿では,拡散モデルにおいて望ましくない情報を忘れることを促進する革新的なMUアプローチであるScore Forgetting Distillation (SFD)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T14:12:50Z)
• Watch the Watcher! Backdoor Attacks on Security-Enhancing Diffusion Models [65.30406788716104]
  本研究では,セキュリティ強化拡散モデルの脆弱性について検討する。 これらのモデルは、シンプルで効果的なバックドア攻撃であるDIFF2に非常に感受性があることを実証する。 ケーススタディでは、DIFF2は、ベンチマークデータセットとモデル間で、パーフィケーション後の精度と認定精度の両方を著しく削減できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T02:39:43Z)
• Defending against Data Poisoning Attacks in Federated Learning via User Elimination [0.0]
  本稿では,フェデレーションモデルにおける敵ユーザの戦略的排除に焦点を当てた,新たなフレームワークを提案する。 我々は、ローカルトレーニングインスタンスが収集したメタデータと差分プライバシー技術を統合することにより、フェデレートアルゴリズムのアグリゲーションフェーズにおける異常を検出する。 提案手法の有効性を実証し,ユーザのプライバシとモデル性能を維持しながらデータ汚染のリスクを大幅に軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T10:36:00Z)
• Privacy Backdoors: Enhancing Membership Inference through Poisoning Pre-trained Models [112.48136829374741]
  本稿では、プライバシーバックドア攻撃という新たな脆弱性を明らかにします。 被害者がバックドアモデルに微調整を行った場合、トレーニングデータは通常のモデルに微調整された場合よりも大幅に高い速度でリークされる。 我々の発見は、機械学習コミュニティにおける重要なプライバシー上の懸念を浮き彫りにし、オープンソースの事前訓練モデルの使用における安全性プロトコルの再評価を求めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T16:50:54Z)
• Assessing Privacy Risks in Language Models: A Case Study on Summarization Tasks [65.21536453075275]
  我々は要約作業に焦点をあて、会員推測(MI)攻撃について調査する。 テキストの類似性や文書修正に対するモデルの抵抗をMI信号として活用する。 我々は、MI攻撃から保護するための要約モデルの訓練と、プライバシとユーティリティの本質的にのトレードオフについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T05:44:39Z)
• Data Forensics in Diffusion Models: A Systematic Analysis of Membership Privacy [62.16582309504159]
  本研究では,拡散モデルに対するメンバシップ推論攻撃の系統的解析を開発し,各攻撃シナリオに適した新しい攻撃手法を提案する。 提案手法は容易に入手可能な量を利用して,現実的なシナリオにおいてほぼ完全な攻撃性能 (>0.9 AUCROC) を達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T17:37:49Z)
• Delving into Data: Effectively Substitute Training for Black-box Attack [84.85798059317963]
  本稿では,知識盗むプロセスで使用されるデータの分散設計に焦点をあてた,新しい視点代替トレーニングを提案する。 これら2つのモジュールの組み合わせにより、代替モデルとターゲットモデルの一貫性がさらに向上し、敵攻撃の有効性が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T07:26:29Z)
• Improving Robustness to Model Inversion Attacks via Mutual Information Regularization [12.079281416410227]
  本稿では,モデル逆転攻撃に対する防御機構について検討する。 MIは、ターゲット機械学習モデルへのアクセスからトレーニングデータ配布に関する情報を推測することを目的とした、プライバシ攻撃の一種である。 我々はMI攻撃に対するMID(Multual Information Regularization based Defense)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-11T06:02:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。