論文の概要: Privacy Implications of Explainable AI in Data-Driven Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15789v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 08:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 20:35:12.282646
• Title: Privacy Implications of Explainable AI in Data-Driven Systems
• Title（参考訳）: データ駆動システムにおける説明可能なAIのプライバシ含意
• Authors: Fatima Ezzeddine,
• Abstract要約: 機械学習(ML)モデルは、解釈可能性の欠如に悩まされる。 透明性の欠如は、しばしばMLモデルのブラックボックスの性質と呼ばれ、信頼を損なう。 XAI技術は、内部の意思決定プロセスを説明するためのフレームワークと方法を提供することによって、この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) models, demonstrably powerful, suffer from a lack of interpretability. The absence of transparency, often referred to as the black box nature of ML models, undermines trust and urges the need for efforts to enhance their explainability. Explainable AI (XAI) techniques address this challenge by providing frameworks and methods to explain the internal decision-making processes of these complex models. Techniques like Counterfactual Explanations (CF) and Feature Importance play a crucial role in achieving this goal. Furthermore, high-quality and diverse data remains the foundational element for robust and trustworthy ML applications. In many applications, the data used to train ML and XAI explainers contain sensitive information. In this context, numerous privacy-preserving techniques can be employed to safeguard sensitive information in the data, such as differential privacy. Subsequently, a conflict between XAI and privacy solutions emerges due to their opposing goals. Since XAI techniques provide reasoning for the model behavior, they reveal information relative to ML models, such as their decision boundaries, the values of features, or the gradients of deep learning models when explanations are exposed to a third entity. Attackers can initiate privacy breaching attacks using these explanations, to perform model extraction, inference, and membership attacks. This dilemma underscores the challenge of finding the right equilibrium between understanding ML decision-making and safeguarding privacy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、明らかに強力であり、解釈可能性の欠如に悩まされている。 透明性の欠如は、しばしばMLモデルのブラックボックスの性質と呼ばれ、信頼を損ね、その説明可能性を高める努力の必要性を喚起する。 説明可能なAI(XAI)技術は、これらの複雑なモデルの内部決定プロセスを説明するためのフレームワークと方法を提供することで、この問題に対処する。 対実的説明(CF)や特徴の重要性といったテクニックは、この目標を達成する上で重要な役割を担います。 さらに、高品質で多様なデータが、堅牢で信頼性の高いMLアプリケーションの基礎的な要素として残っています。 多くのアプリケーションにおいて、MLとXAIの説明器のトレーニングに使用されるデータは機密情報を含んでいる。 このコンテキストでは、差分プライバシーなど、データ内の機密情報を保護するために、多数のプライバシ保存技術を使用することができる。 その後、XAIとプライバシソリューションの対立は、その反対の目標のために現れます。 XAI技術はモデル動作の推論を提供するため、決定境界や特徴値、説明が第3のエンティティに露出した場合のディープラーニングモデルの勾配といったMLモデルに関する情報を明らかにする。 攻撃者はこれらの説明を使ってプライバシー侵害攻撃を開始し、モデル抽出、推論、およびメンバーシップ攻撃を行うことができる。 このジレンマは、ML意思決定の理解とプライバシ保護の間の適切な均衡を見つけるという課題を浮き彫りにしている。

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