論文の概要: Privacy Leakage on DNNs: A Survey of Model Inversion Attacks and Defenses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04013v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 01:09:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 21:47:34.649048
• Title: Privacy Leakage on DNNs: A Survey of Model Inversion Attacks and Defenses
• Title（参考訳）: DNNにおけるプライバシ漏洩: モデル反転攻撃と防御に関する調査
• Authors: Hao Fang, Yixiang Qiu, Hongyao Yu, Wenbo Yu, Jiawei Kong, Baoli Chong, Bin Chen, Xuan Wang, Shu-Tao Xia, Ke Xu,
• Abstract要約: Model Inversion(MI)攻撃は、トレーニングされたモデルへのアクセスを悪用することで、トレーニングデータセットに関するプライベート情報を開示する。 この分野の急速な進歩にもかかわらず、我々は既存のMI攻撃と防衛の包括的かつ体系的な概要を欠いている。 我々は,近年のDeep Neural Networks(DNN)に対する攻撃と防御を,複数のモダリティと学習タスクで詳細に分析し,比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.77270226912783
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have revolutionized various domains with their exceptional performance across numerous applications. However, Model Inversion (MI) attacks, which disclose private information about the training dataset by abusing access to the trained models, have emerged as a formidable privacy threat. Given a trained network, these attacks enable adversaries to reconstruct high-fidelity data that closely aligns with the private training samples, posing significant privacy concerns. Despite the rapid advances in the field, we lack a comprehensive and systematic overview of existing MI attacks and defenses. To fill this gap, this paper thoroughly investigates this realm and presents a holistic survey. Firstly, our work briefly reviews early MI studies on traditional machine learning scenarios. We then elaborately analyze and compare numerous recent attacks and defenses on Deep Neural Networks (DNNs) across multiple modalities and learning tasks. By meticulously analyzing their distinctive features, we summarize and classify these methods into different categories and provide a novel taxonomy. Finally, this paper discusses promising research directions and presents potential solutions to open issues. To facilitate further study on MI attacks and defenses, we have implemented an open-source model inversion toolbox on GitHub (https://github.com/ffhibnese/Model-Inversion-Attack-ToolBox).
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks(DNN)は、多数のアプリケーションにまたがる優れたパフォーマンスで、さまざまなドメインに革命をもたらした。 しかし、トレーニングデータセットに関するプライベート情報を公開し、トレーニングされたモデルへのアクセスを悪用するModel Inversion(MI)攻撃は、恐ろしいプライバシーの脅威として浮上している。 トレーニングされたネットワークを前提として、これらの攻撃により、敵はプライベートトレーニングサンプルと密接に一致した高忠実度データを再構築でき、プライバシー上の懸念を生じさせる。 この分野の急速な進歩にもかかわらず、我々は既存のMI攻撃と防衛の包括的かつ体系的な概要を欠いている。 このギャップを埋めるために,本稿では,この領域を徹底的に調査し,総合的な調査を行う。 まず,従来の機械学習シナリオに関する初期のMI研究を概観する。 次に,近年のDeep Neural Networks(DNN)に対する攻撃と防御を,複数のモダリティと学習タスクで詳細に分析し,比較する。 それらの特徴を巧みに分析することにより、これらの手法を異なるカテゴリーにまとめて分類し、新しい分類法を提供する。 最後に,提案する研究の方向性について論じ,オープンな問題に対する潜在的な解決策を提案する。 MI攻撃と防御に関するさらなる研究を容易にするため、GitHub(https://github.com/ffhibnese/Model-Inversion-Attack-ToolBox)にオープンソースモデルインバージョンツールボックスを実装しました。

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