論文の概要: Data Reconstruction Attacks and Defenses: A Systematic Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09478v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 04:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 19:37:12.794595
• Title: Data Reconstruction Attacks and Defenses: A Systematic Evaluation
• Title（参考訳）: データ再構成攻撃と防衛:システム評価
• Authors: Sheng Liu, Zihan Wang, Yuxiao Chen, Qi Lei,
• Abstract要約: 本稿では,この問題を逆問題とみなし,理論的,定量的にデータ再構成問題を体系的に評価することを提案する。 本報告では, 従来の防衛手法の強みに対する理解を深める上で有効な, 強力な再建攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.34562026045369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstruction attacks and defenses are essential in understanding the data leakage problem in machine learning. However, prior work has centered around empirical observations of gradient inversion attacks, lacks theoretical justifications, and cannot disentangle the usefulness of defending methods from the computational limitation of attacking methods. In this work, we propose to view the problem as an inverse problem, enabling us to theoretically, quantitatively, and systematically evaluate the data reconstruction problem. On various defense methods, we derived the algorithmic upper bound and the matching (in feature dimension and model width) information-theoretical lower bound on the reconstruction error for two-layer neural networks. To complement the theoretical results and investigate the utility-privacy trade-off, we defined a natural evaluation metric of the defense methods with similar utility loss among the strongest attacks. We further propose a strong reconstruction attack that helps update some previous understanding of the strength of defense methods under our proposed evaluation metric.
• Abstract（参考訳）: 再構築攻撃と防御は、機械学習におけるデータ漏洩問題を理解する上で不可欠である。 しかし、先行研究は、勾配反転攻撃の実証的な観察、理論的正当化の欠如、攻撃方法の計算的制限から防御方法の有用性を遠ざけることはできない。 本研究では,この問題を逆問題とみなし,理論的,定量的,体系的にデータ再構成問題を評価することを提案する。 種々の防御手法を用いて, 2層ニューラルネットワークの再構成誤差に基づいて, アルゴリズム上界とマッチング(特徴次元とモデル幅)の情報理論下界を導出した。 理論的な結果を補完し,ユーティリティ・プライバシ・トレードオフを解明するために,最強攻撃のうち,同様の実用的損失を伴う防衛手法の自然な評価基準を定義した。 さらに,本評価基準に基づく防衛手法の強みの事前理解の更新を支援する強力な再構築攻撃を提案する。

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