論文の概要: Model Will Tell: Training Membership Inference for Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08487v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 12:52:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 14:43:50.421118
- Title: Model Will Tell: Training Membership Inference for Diffusion Models
- Title（参考訳）: モデルが語る:拡散モデルのためのトレーニングメンバーシップ推論
- Authors: Xiaomeng Fu, Xi Wang, Qiao Li, Jin Liu, Jiao Dai and Jizhong Han
- Abstract要約: トレーニングメンバーシップ推論(TMI)タスクは、ターゲットモデルのトレーニングプロセスで特定のサンプルが使用されているかどうかを判断することを目的としている。
本稿では,拡散モデル内における本質的な生成先行情報を活用することで,TMIタスクの新たな視点を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.16244745642374
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models pose risks of privacy breaches and copyright disputes,
primarily stemming from the potential utilization of unauthorized data during
the training phase. The Training Membership Inference (TMI) task aims to
determine whether a specific sample has been used in the training process of a
target model, representing a critical tool for privacy violation verification.
However, the increased stochasticity inherent in diffusion renders traditional
shadow-model-based or metric-based methods ineffective when applied to
diffusion models. Moreover, existing methods only yield binary classification
labels which lack necessary comprehensibility in practical applications. In
this paper, we explore a novel perspective for the TMI task by leveraging the
intrinsic generative priors within the diffusion model. Compared with unseen
samples, training samples exhibit stronger generative priors within the
diffusion model, enabling the successful reconstruction of substantially
degraded training images. Consequently, we propose the Degrade Restore Compare
(DRC) framework. In this framework, an image undergoes sequential degradation
and restoration, and its membership is determined by comparing it with the
restored counterpart. Experimental results verify that our approach not only
significantly outperforms existing methods in terms of accuracy but also
provides comprehensible decision criteria, offering evidence for potential
privacy violations.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、プライバシ侵害や著作権侵害のリスクを生じさせ、主にトレーニング期間中に不正なデータを潜在的に利用することに由来する。
トレーニングメンバーシップ推論(TMI)タスクは、特定のサンプルがターゲットモデルのトレーニングプロセスで使用されたかどうかを判断することを目的としており、プライバシー違反の検証のための重要なツールである。
しかし、拡散に固有の確率性の増加は、拡散モデルに適用した場合、従来のシャドウモデルまたはメートル法に基づく手法を非効率にする。
さらに、既存の手法では、実用上必要な理解性に欠けるバイナリ分類ラベルしか得られない。
本稿では,拡散モデルにおける本質的な生成先を生かして,TMIタスクの新たな視点を探求する。
未知のサンプルと比較して、トレーニングサンプルは拡散モデル内でより強力な生成前駆体を示し、実質的に劣化したトレーニングイメージの再構築を成功させる。
そこで本研究では,DEC(Degrade Restore Compare)フレームワークを提案する。
この枠組みでは、画像は逐次劣化・復元され、そのメンバーシップは、復元された画像と比較することによって決定される。
実験結果から,提案手法が既存の手法よりも精度的に優れているだけでなく,プライバシー侵害の証拠として,理解可能な判断基準も提供できることが確認された。
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