論文の概要: Parameter Matching Attack: Enhancing Practical Applicability of Availability Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02437v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 17:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:27:11.836015
• Title: Parameter Matching Attack: Enhancing Practical Applicability of Availability Attacks
• Title（参考訳）: パラメータマッチングアタック:アベイラビリティアタックの実践的適用性を高める
• Authors: Yu Zhe, Jun Sakuma,
• Abstract要約: PMA(Matching Attack)と呼ばれる新しいアベイラビリティー・アプローチを提案する。 PMAは、データの一部を摂動できる場合に機能する最初のアベイラビリティ攻撃である。 PMAは既存の手法よりも優れており、トレーニングデータの一部が摂動した場合に顕著なモデル性能劣化を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.225819874406238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread use of personal data for training machine learning models raises significant privacy concerns, as individuals have limited control over how their public data is subsequently utilized. Availability attacks have emerged as a means for data owners to safeguard their data by desning imperceptible perturbations that degrade model performance when incorporated into training datasets. However, existing availability attacks exhibit limitations in practical applicability, particularly when only a portion of the data can be perturbed. To address this challenge, we propose a novel availability attack approach termed Parameter Matching Attack (PMA). PMA is the first availability attack that works when only a portion of data can be perturbed. PMA optimizes perturbations so that when the model is trained on a mixture of clean and perturbed data, the resulting model will approach a model designed to perform poorly. Experimental results across four datasets demonstrate that PMA outperforms existing methods, achieving significant model performance degradation when a part of the training data is perturbed. Our code is available in the supplementary.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのトレーニングにパーソナルデータが広く使用されていることは、個人がその後の公開データをどのように活用するかを制限しているため、重大なプライバシー上の懸念を提起する。 データ所有者がトレーニングデータセットに組み込まれた場合、モデルパフォーマンスを低下させる、知覚不能な摂動を回避して、データを保護する手段として、アベイラビリティアタックが登場した。 しかし、既存のアベイラビリティーアタックは、特にデータの一部しか摂動できない場合に、実用性に限界がある。 そこで本研究では,パラメータマッチング攻撃(PMA)と呼ばれる新しいアベイラビリティ攻撃手法を提案する。 PMAは、データの一部を摂動できる場合に機能する最初のアベイラビリティ攻撃である。 PMAは摂動を最適化し、モデルがクリーンデータと摂動データの混合で訓練されると、結果のモデルが粗悪に動作するように設計されたモデルにアプローチする。 4つのデータセットにまたがる実験の結果、PMAは既存の手法よりも優れており、トレーニングデータの一部が摂動した場合に顕著なモデル性能劣化を達成している。 私たちのコードは補足室で利用可能です。

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