論文の概要: Nearly Tight Black-Box Auditing of Differentially Private Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14106v1
• Date: Thu, 23 May 2024 02:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 19:24:51.721015
• Title: Nearly Tight Black-Box Auditing of Differentially Private Machine Learning
• Title（参考訳）: 差分プライベート機械学習における近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近
• Authors: Meenatchi Sundaram Muthu Selva Annamalai, Emiliano De Cristofaro,
• Abstract要約: 本稿では,ブラックボックスモデルにおけるDP-SGDアルゴリズムについて,ほぼ厳密な検証を行った。 本手法は,DP-SGDからのプライバシー漏洩を,メンバーシップ推論攻撃を用いて実証的に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.305660258428993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a nearly tight audit of the Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD) algorithm in the black-box model. Our auditing procedure empirically estimates the privacy leakage from DP-SGD using membership inference attacks; unlike prior work, the estimates are appreciably close to the theoretical DP bounds. The main intuition is to craft worst-case initial model parameters, as DP-SGD's privacy analysis is agnostic to the choice of the initial model parameters. For models trained with theoretical $\varepsilon=10.0$ on MNIST and CIFAR-10, our auditing procedure yields empirical estimates of $7.21$ and $6.95$, respectively, on 1,000-record samples and $6.48$ and $4.96$ on the full datasets. By contrast, previous work achieved tight audits only in stronger (i.e., less realistic) white-box models that allow the adversary to access the model's inner parameters and insert arbitrary gradients. Our auditing procedure can be used to detect bugs and DP violations more easily and offers valuable insight into how the privacy analysis of DP-SGD can be further improved.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ブラックボックスモデルにおけるDP-SGDアルゴリズムについて,ほぼ厳密な検証を行った。 本研究は,DP-SGDのプライバシー漏洩を会員推測攻撃を用いて実証的に推定する手法である。 DP-SGDのプライバシ分析は、初期モデルパラメータの選択に非依存であるからである。 理論的な$\varepsilon=10.0$ on MNISTとCIFAR-10で訓練されたモデルの場合、監査手順は1,000レコードサンプルに対してそれぞれ7.21$と6.95$、全データセットで6.48$と4.96$という経験的な見積もりを得る。 対照的に、以前の研究はより強い(非現実的な)ホワイトボックスモデルでのみ厳密な監査を達成し、敵がモデルの内的パラメータにアクセスし、任意の勾配を挿入できるようにした。 本研究は,DP-SGDのプライバシー解析をさらに改善する方法について,より容易にバグやDP違反の検出に利用することができる。

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