論文の概要: Differentially Private and Adversarially Robust Machine Learning: An Empirical Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10405v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 22:26:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 17:19:01.995078
• Title: Differentially Private and Adversarially Robust Machine Learning: An Empirical Evaluation
• Title（参考訳）: 異なるプライベートと敵対的ロバストな機械学習:経験的評価
• Authors: Janvi Thakkar, Giulio Zizzo, Sergio Maffeis
• Abstract要約: 悪意のある敵は、一連の回避攻撃を起動することで、機械学習モデルに攻撃して機密情報を推測したり、システムにダメージを与えたりすることができる。 本研究は,同時攻撃に対する対人訓練と対人訓練の併用について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8084422332394428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Malicious adversaries can attack machine learning models to infer sensitive information or damage the system by launching a series of evasion attacks. Although various work addresses privacy and security concerns, they focus on individual defenses, but in practice, models may undergo simultaneous attacks. This study explores the combination of adversarial training and differentially private training to defend against simultaneous attacks. While differentially-private adversarial training, as presented in DP-Adv, outperforms the other state-of-the-art methods in performance, it lacks formal privacy guarantees and empirical validation. Thus, in this work, we benchmark the performance of this technique using a membership inference attack and empirically show that the resulting approach is as private as non-robust private models. This work also highlights the need to explore privacy guarantees in dynamic training paradigms.
• Abstract（参考訳）: 悪意のある敵は、機械学習モデルを攻撃して機密情報を推測したり、一連の回避攻撃を起動することでシステムを傷つけたりすることができる。 様々な作業はプライバシーとセキュリティの懸念に対処するが、個々の防御に焦点を当てるが、実際にはモデルが同時攻撃を受ける可能性がある。 本研究は,同時攻撃から守るために,敵対的訓練と異なる個人的訓練の組み合わせを検討する。 dp-advで示されているように、異なるプライベートな敵のトレーニングは、パフォーマンスにおいて他の最先端の方法よりも優れているが、正式なプライバシー保証や実証的な検証が欠けている。 そこで本研究では,この手法の性能をメンバシップ推論攻撃を用いてベンチマークし,その手法が非ロバストプライベートモデルと同じくらいプライベートであることを実証的に示す。 この作業は、動的トレーニングパラダイムにおけるプライバシー保証の探求の必要性も強調している。

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