論文の概要: Model Inversion Attacks Through Target-Specific Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11424v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 06:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 16:22:29.738496
• Title: Model Inversion Attacks Through Target-Specific Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: 目標条件付き拡散モデルによるモデル反転攻撃
• Authors: Ouxiang Li, Yanbin Hao, Zhicai Wang, Bin Zhu, Shuo Wang, Zaixi Zhang, Fuli Feng,
• Abstract要約: モデルアタック(MIA)は、ターゲット分類器のトレーニングセットからプライベートイメージを再構築することを目的としており、それによってAIアプリケーションにおけるプライバシー上の懸念が高まる。 従来のGANベースのMIAは、GANの固有の欠陥と潜伏空間における最適化の偏りにより、劣った遺伝子的忠実度に悩まされる傾向にある。 これらの問題を緩和するために拡散モデル反転(Diff-MI)攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.69008212790426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model inversion attacks (MIAs) aim to reconstruct private images from a target classifier's training set, thereby raising privacy concerns in AI applications. Previous GAN-based MIAs tend to suffer from inferior generative fidelity due to GAN's inherent flaws and biased optimization within latent space. To alleviate these issues, leveraging on diffusion models' remarkable synthesis capabilities, we propose Diffusion-based Model Inversion (Diff-MI) attacks. Specifically, we introduce a novel target-specific conditional diffusion model (CDM) to purposely approximate target classifier's private distribution and achieve superior accuracy-fidelity balance. Our method involves a two-step learning paradigm. Step-1 incorporates the target classifier into the entire CDM learning under a pretrain-then-finetune fashion, with creating pseudo-labels as model conditions in pretraining and adjusting specified layers with image predictions in fine-tuning. Step-2 presents an iterative image reconstruction method, further enhancing the attack performance through a combination of diffusion priors and target knowledge. Additionally, we propose an improved max-margin loss that replaces the hard max with top-k maxes, fully leveraging feature information and soft labels from the target classifier. Extensive experiments demonstrate that Diff-MI significantly improves generative fidelity with an average decrease of 20% in FID while maintaining competitive attack accuracy compared to state-of-the-art methods across various datasets and models. We will release our code and models.
• Abstract（参考訳）: モデル反転攻撃(MIA)は、ターゲット分類器のトレーニングセットからプライベートイメージを再構築することを目的としており、それによってAIアプリケーションにおけるプライバシー上の懸念が高まる。 従来のGANベースのMIAは、GANの固有の欠陥と潜伏空間における最適化の偏りにより、劣った遺伝子的忠実度に悩まされる傾向にある。 これらの問題を緩和し,拡散モデルの顕著な合成機能を活用するために,拡散型モデル反転(Diff-MI)攻撃を提案する。 具体的には,ターゲット特定条件拡散モデル(CDM)を導入し,ターゲット分類器の個人分布を意図的に近似し,精度・忠実バランスを向上する。 本手法は2段階の学習パラダイムを含む。 Step-1は、対象の分類器を、事前訓練と微調整を行う際にモデル条件として擬似ラベルを作成することによって、訓練前のファイントゥン方式でCDM学習全体に組み込む。 ステップ2では、拡散先行と目標知識の組み合わせにより、攻撃性能をさらに向上する反復画像再構成手法を提案する。 さらに,最大値を最大値に置き換え,特徴情報とソフトラベルをターゲット分類器から完全に活用する改良された最大値損失を提案する。 大規模な実験により、Diff-MIは、様々なデータセットやモデルにわたる最先端の手法と比較して、競合攻撃精度を維持しながら、FIDの平均20%の低下で生成忠実度を著しく向上することが示された。 コードとモデルをリリースします。

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