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。
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