論文の概要: Auditing Private Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09403v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 18:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 11:19:24.058992
• Title: Auditing Private Prediction
• Title（参考訳）: 個人予測の監査
• Authors: Karan Chadha, Matthew Jagielski, Nicolas Papernot, Christopher Choquette-Choo, Milad Nasr,
• Abstract要約: PATE, CaPC, PromptPATE, Private-kNNの4つのプライベート予測アルゴリズムのプライバシー漏洩について検討した。 実験の結果, (i) プライベート予測のプライバシー分析は改善され, (ii) 有害なアルゴリズムは, はるかに高いプライバシー侵害を引き起こし, (iii) プライバシー漏洩は, クエリ制御のない敵に対して, 完全制御のアルゴリズムよりも有意に低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.23153167486169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy (DP) offers a theoretical upper bound on the potential privacy leakage of analgorithm, while empirical auditing establishes a practical lower bound. Auditing techniques exist forDP training algorithms. However machine learning can also be made private at inference. We propose thefirst framework for auditing private prediction where we instantiate adversaries with varying poisoningand query capabilities. This enables us to study the privacy leakage of four private prediction algorithms:PATE [Papernot et al., 2016], CaPC [Choquette-Choo et al., 2020], PromptPATE [Duan et al., 2023],and Private-kNN [Zhu et al., 2020]. To conduct our audit, we introduce novel techniques to empiricallyevaluate privacy leakage in terms of Renyi DP. Our experiments show that (i) the privacy analysis ofprivate prediction can be improved, (ii) algorithms which are easier to poison lead to much higher privacyleakage, and (iii) the privacy leakage is significantly lower for adversaries without query control than thosewith full control.
• Abstract（参考訳）: 差分プライバシー(DP)は、アナルゴリズムの潜在的なプライバシー漏洩に関する理論的上限を提供する一方、実証的な監査は実用的な低い境界を確立する。 監査技術は、DPトレーニングアルゴリズムが存在する。 しかし、機械学習は推論時にプライベートにすることもできる。 各種毒素およびクエリ機能を持つ敵をインスタンス化する,プライベート予測の監査を行うための第1のフレームワークを提案する。 これにより、4つのプライベート予測アルゴリズム:PATE(Papernot et al , 2016)、CaPC(Choquette-Choo et al , 2020)、PromptPATE(Duan et al , 2023)、Private-kNN(Zhu et al , 2020)のプライバシー漏洩を調べることができる。 本稿では,Renyi DPを用いて,プライバシー漏洩を実証的に評価するための新しい手法を提案する。 私たちの実験は (i)私的予測のプライバシー分析を改善することができる。 二 中毒しやすいアルゴリズムは、プライバシーの侵害をはるかに高め、 (三) 敵に対するプライバシー漏洩は、完全制御の相手よりも、クエリ制御のない相手に対して著しく低い。

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