Fugu-MT 論文翻訳(概要): State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey

論文の概要: State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16847v1
Date: Sun, 25 Feb 2024 17:31:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 11:39:16.560550
Title: State-of-the-Art Approaches to Enhancing Privacy Preservation of Machine Learning Datasets: A Survey
Title（参考訳）: 機械学習データセットのプライバシ保護を強化するための現状的アプローチ:サーベイ
Authors: Chaoyu Zhang,
Abstract要約: 本稿では、機械学習(ML)の進化する展望と、その様々な分野における大きな影響について考察する。プライバシ保護機械学習(PPML)の新たな分野に焦点を当てている。 MLアプリケーションは、通信、金融技術、監視といった産業にとってますます不可欠なものになりつつあるため、プライバシー上の懸念が高まる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper examines the evolving landscape of machine learning (ML) and its profound impact across various sectors, with a special focus on the emerging field of Privacy-preserving Machine Learning (PPML). As ML applications become increasingly integral to industries like telecommunications, financial technology, and surveillance, they raise significant privacy concerns, necessitating the development of PPML strategies. The paper highlights the unique challenges in safeguarding privacy within ML frameworks, which stem from the diverse capabilities of potential adversaries, including their ability to infer sensitive information from model outputs or training data. We delve into the spectrum of threat models that characterize adversarial intentions, ranging from membership and attribute inference to data reconstruction. The paper emphasizes the importance of maintaining the confidentiality and integrity of training data, outlining current research efforts that focus on refining training data to minimize privacy-sensitive information and enhancing data processing techniques to uphold privacy. Through a comprehensive analysis of privacy leakage risks and countermeasures in both centralized and collaborative learning settings, this paper aims to provide a thorough understanding of effective strategies for protecting ML training data against privacy intrusions. It explores the balance between data privacy and model utility, shedding light on privacy-preserving techniques that leverage cryptographic methods, Differential Privacy, and Trusted Execution Environments. The discussion extends to the application of these techniques in sensitive domains, underscoring the critical role of PPML in ensuring the privacy and security of ML systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,プライバシ保存機械学習(PPML)の新たな分野に焦点をあて,機械学習(ML)の進化する状況と,その様々な分野における大きな影響について考察する。 MLアプリケーションは、通信、金融技術、監視といった産業にとってますます不可欠なものになりつつあるため、プライバシー上の懸念を生じさせ、PPML戦略の開発を必要としている。この論文では、モデル出力やトレーニングデータから機密情報を推測する能力など、潜在的な敵の多様な能力に起因した、MLフレームワーク内のプライバシ保護におけるユニークな課題を強調している。我々は、メンバーシップや属性推論からデータ再構成まで、敵の意図を特徴づける脅威モデルのスペクトルを探索する。本稿では,プライバシに敏感な情報を最小化するためにトレーニングデータを精査し,プライバシーを守るためにデータ処理技術を強化することに焦点を当て,トレーニングデータの機密性と整合性を維持することの重要性を強調した。本稿では,集中型および協調型学習環境におけるプライバシー漏洩リスクの包括的分析と対策を通じて,MLトレーニングデータをプライバシ侵害から保護するための効果的な戦略を深く理解することを目的とする。データプライバシとモデルユーティリティのバランスについて検討し、暗号化手法、微分プライバシ、信頼された実行環境を活用するプライバシー保護技術に光を当てている。この議論は、これらのテクニックをセンシティブなドメインに適用することにまで拡張され、PPMLがMLシステムのプライバシとセキュリティを確保する上で重要な役割を担っている。

関連論文リスト

Data Obfuscation through Latent Space Projection (LSP) for Privacy-Preserving AI Governance: Case Studies in Medical Diagnosis and Finance Fraud Detection [0.0]
本稿では、AIガバナンスの強化と、責任あるAIコンプライアンスの確保を目的とした、新しい技術であるLSP(Data Obfuscation through Latent Space Projection)を紹介する。 LSPは機械学習を使用して、機密データを潜在空間に投影し、モデルトレーニングと推論に不可欠な機能を保ちながら効果的に難読化する。 LSPの有効性は、ベンチマークデータセットの実験と、医療がん診断と金融詐欺分析の2つの実世界のケーススタディを通じて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-22T22:31:03Z)
DPFedBank: Crafting a Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Financial Institutions with Policy Pillars [0.09363323206192666]
本稿では、金融機関が協調して機械学習モデルを開発できるようにする革新的なフレームワークDPFedBankについて述べる。 DPFedBankは、金融データに関連するユニークなプライバシとセキュリティ上の課題に対処するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:51:56Z)
LLM-PBE: Assessing Data Privacy in Large Language Models [111.58198436835036]
大規模言語モデル(LLM)は多くのドメインに不可欠なものとなり、データ管理、マイニング、分析におけるアプリケーションを大幅に進歩させた。この問題の批判的な性質にもかかわらず、LLMにおけるデータプライバシのリスクを総合的に評価する文献は存在しない。本稿では,LLMにおけるデータプライバシリスクの体系的評価を目的としたツールキットであるLLM-PBEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:37:29Z)
Privacy in Federated Learning [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習における重要な進歩である。この章では、データ再構成のリスク、モデル反転攻撃、メンバシップ推論など、FLの中核的なプライバシに関する懸念を掘り下げている。モデル精度とプライバシのトレードオフを調べ、実践的な実装においてこれらの要因のバランスをとることの重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-12T18:41:58Z)
Preserving Privacy in Large Language Models: A Survey on Current Threats and Solutions [12.451936012379319]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の大幅な進歩を表し、様々な領域にまたがる応用を見つける。トレーニングのための大規模なインターネットソースデータセットへの依存は、注目すべきプライバシー問題を引き起こす。特定のアプリケーション固有のシナリオでは、これらのモデルをプライベートデータで微調整する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-10T05:41:19Z)
PrivacyMind: Large Language Models Can Be Contextual Privacy Protection Learners [81.571305826793]
コンテキストプライバシ保護言語モデル(PrivacyMind)を紹介する。我々の研究はモデル設計に関する理論的分析を提供し、様々な手法をベンチマークする。特に、肯定的な例と否定的な例の両方による命令チューニングは、有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-03T22:37:01Z)
A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-27T14:38:16Z)
Semantics-Preserved Distortion for Personal Privacy Protection in Information Management [65.08939490413037]
本稿では,意味的整合性を維持しつつテキストを歪ませる言語学的アプローチを提案する。本稿では, 意味保存歪みの枠組みとして, 生成的アプローチと置換的アプローチの2つを提示する。また、特定の医療情報管理シナリオにおけるプライバシ保護についても検討し、機密データの記憶を効果的に制限していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-04T04:01:05Z)
Distributed Machine Learning and the Semblance of Trust [66.1227776348216]
フェデレートラーニング(FL)により、データ所有者はデータを共有することなく、データガバナンスを維持し、モデルトレーニングをローカルで行うことができる。 FLと関連する技術は、しばしばプライバシー保護と表現される。この用語が適切でない理由を説明し、プライバシの形式的定義を念頭に設計されていないプロトコルに対する過度な信頼に関連するリスクを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-21T08:44:05Z)
Privacy-Preserving Machine Learning: Methods, Challenges and Directions [4.711430413139393]
よく設計されたプライバシー保護機械学習(PPML)ソリューションは、アカデミックや業界から研究の関心が高まりつつある。本稿では,既存のプライバシ保護手法を体系的にレビューし,様々なPPMLソリューションの評価をガイドするPGUモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-10T02:58:31Z)
PCAL: A Privacy-preserving Intelligent Credit Risk Modeling Framework Based on Adversarial Learning [111.19576084222345]
本稿では,PCAL(Adversarial Learning)に基づくプライバシ保護型信用リスクモデリングの枠組みを提案する。 PCALは、ターゲット予測タスクのパフォーマンスの重要なユーティリティ情報を維持しながら、元のデータセット内のプライベート情報を隠蔽することを目的としている。結果は,PCALがユーザデータから効果的なプライバシフリー表現を学習し,信用リスク分析のためのプライバシ保存機械学習の基盤となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-06T07:04:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。