論文の概要: Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14457v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 17:45:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:02:50.062256
• Title: Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
• Title（参考訳）: 隠れ状態脅威モデルにおけるDP-SGDの高次プライバシー監査
• Authors: Tudor Cebere, Aurélien Bellet, Nicolas Papernot,
• Abstract要約: 本研究では,攻撃者が最終モデルにのみアクセスでき,中間更新の可視性のない脅威モデルに焦点を当てる。 実験の結果,本手法は隠蔽状態モデル監査における従来の試みより一貫して優れていたことがわかった。 我々の結果は、この脅威モデル内で達成可能なプライバシー保証の理解を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.4617658114104
• License:
• Abstract: Machine learning models can be trained with formal privacy guarantees via differentially private optimizers such as DP-SGD. In this work, we focus on a threat model where the adversary has access only to the final model, with no visibility into intermediate updates. In the literature, this hidden state threat model exhibits a significant gap between the lower bound from empirical privacy auditing and the theoretical upper bound provided by privacy accounting. To challenge this gap, we propose to audit this threat model with adversaries that \emph{craft a gradient sequence} designed to maximize the privacy loss of the final model without relying on intermediate updates. Our experiments show that this approach consistently outperforms previous attempts at auditing the hidden state model. Furthermore, our results advance the understanding of achievable privacy guarantees within this threat model. Specifically, when the crafted gradient is inserted at every optimization step, we show that concealing the intermediate model updates in DP-SGD does not amplify privacy. The situation is more complex when the crafted gradient is not inserted at every step: our auditing lower bound matches the privacy upper bound only for an adversarially-chosen loss landscape and a sufficiently large batch size. This suggests that existing privacy upper bounds can be improved in certain regimes.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングモデルは、DP-SGDなどの微分プライベートオプティマイザを通じて、正式なプライバシ保証をトレーニングすることができる。 本研究では,最終モデルにのみアクセス可能な脅威モデルに焦点をあてる。 文献では、この隠れ状態脅威モデルは、経験的プライバシ監査から低いバウンダリと、プライバシ会計によって提供される理論上のバウンダリとの間に大きなギャップを示す。 このギャップに対処するため、中間更新に頼らずに最終モデルのプライバシー損失を最大化するために設計した「emph{craft a gradient sequence}」の敵でこの脅威モデルを評価することを提案する。 実験の結果,本手法は隠蔽状態モデル監査における従来の試みより一貫して優れていたことがわかった。 さらに,本研究の結果は,この脅威モデル内で達成可能なプライバシー保証の理解を促進するものである。 具体的には, DP-SGDにおける中間モデル更新を隠蔽することは, プライバシーを増幅しないことを示す。 下限の監査は、逆長のロスランドスケープと十分に大きなバッチサイズでのみ、プライバシの上限と一致します。 これは、既存のプライバシー上限が特定の制度で改善可能であることを示唆している。

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