論文の概要: Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20771v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 05:05:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:29.688884
• Title: Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルに対するブラックボックスメンバーシップ推論攻撃に向けて
• Authors: Jingwei Li, Jing Dong, Tianxing He, Jingzhao Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,イメージ・ツー・イメージ・バラツキAPIのみを用いた新たなメンバシップ推論攻撃手法を提案する。 私たちのアプローチでは、サンプルがトレーニングセットの一部であったかどうかを分類することができます。 実験結果は従来手法より一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.23161244284985
• License:
• Abstract: Given the rising popularity of AI-generated art and the associated copyright concerns, identifying whether an artwork was used to train a diffusion model is an important research topic. The work approaches this problem from the membership inference attack (MIA) perspective. We first identify the limitation of applying existing MIA methods for proprietary diffusion models: the required access of internal U-nets. To address the above problem, we introduce a novel membership inference attack method that uses only the image-to-image variation API and operates without access to the model's internal U-net. Our method is based on the intuition that the model can more easily obtain an unbiased noise prediction estimate for images from the training set. By applying the API multiple times to the target image, averaging the outputs, and comparing the result to the original image, our approach can classify whether a sample was part of the training set. We validate our method using DDIM and Stable Diffusion setups and further extend both our approach and existing algorithms to the Diffusion Transformer architecture. Our experimental results consistently outperform previous methods.
• Abstract（参考訳）: AI生成技術の普及と関連する著作権問題を考えると、拡散モデルのトレーニングにアートワークが使用されたかどうかが重要な研究トピックである。 この研究は、メンバーシップ推論攻撃(MIA)の観点からこの問題にアプローチする。 まず,既存のMIA手法を独自拡散モデルに適用することの限界を同定する。 上記の問題に対処するために,画像間変動APIのみを使用し,モデルの内部U-netにアクセスすることなく動作する新しいメンバシップ推論攻撃手法を提案する。 本手法は,トレーニングセットから画像に対する偏りのない雑音予測を,モデルがより容易に得るという直感に基づいている。 対象画像にAPIを複数回適用し、出力を平均化し、その結果を元の画像と比較することにより、サンプルがトレーニングセットの一部であったかどうかを分類できる。 DDIMとStable Diffusionのセットアップを用いて本手法を検証し,Diffusion Transformerアーキテクチャにアプローチと既存アルゴリズムを拡張した。 実験結果は従来手法より一貫して優れていた。

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