論文の概要: Bounding Reconstruction Attack Success of Adversaries Without Data Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12861v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 09:52:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-21 15:52:26.764631
• Title: Bounding Reconstruction Attack Success of Adversaries Without Data Priors
• Title（参考訳）: データプリミティブのないアドバタイザーズによるリコンストラクション攻撃の成功
• Authors: Alexander Ziller, Anneliese Riess, Kristian Schwethelm, Tamara T. Mueller, Daniel Rueckert, Georgios Kaissis
• Abstract要約: 機械学習(ML)モデルに対する再構成攻撃は、機密データの漏洩の強いリスクをもたらす。 本研究では,現実的な対角的環境下での再建成功に関する公式な上限を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.41619942066895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstruction attacks on machine learning (ML) models pose a strong risk of leakage of sensitive data. In specific contexts, an adversary can (almost) perfectly reconstruct training data samples from a trained model using the model's gradients. When training ML models with differential privacy (DP), formal upper bounds on the success of such reconstruction attacks can be provided. So far, these bounds have been formulated under worst-case assumptions that might not hold high realistic practicality. In this work, we provide formal upper bounds on reconstruction success under realistic adversarial settings against ML models trained with DP and support these bounds with empirical results. With this, we show that in realistic scenarios, (a) the expected reconstruction success can be bounded appropriately in different contexts and by different metrics, which (b) allows for a more educated choice of a privacy parameter.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルに対する再構成攻撃は、機密データの漏洩の強いリスクをもたらす。 特定の文脈において、敵対者はモデルの勾配を使って訓練されたモデルからトレーニングデータサンプルを完璧に再構築することができる。 差分プライバシ(DP)を用いたMLモデルのトレーニングでは、そのような再構築攻撃の成功に関する公式な上限が提供される。 これまでのところ、これらの境界は、高い現実的な実用性を有しない最悪の場合の仮定の下で定式化されてきた。 本研究では,DPで訓練したMLモデルに対して,現実的な対角的設定下での再建成功に関する公式な上限を提供し,これらの境界を実証的な結果で支援する。 これを使って、現実的なシナリオでそれを示します。 (a)期待される復興の成功は、異なる状況と異なる指標で適切に境界づけることができる。 (b)プライバシーパラメータのより教育的な選択を可能にする。

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