論文の概要: A General Framework for Data-Use Auditing of ML Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15100v2
• Date: Sun, 4 Aug 2024 05:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 20:19:11.385324
• Title: A General Framework for Data-Use Auditing of ML Models
• Title（参考訳）: MLモデルのデータ利用監査のための一般的なフレームワーク
• Authors: Zonghao Huang, Neil Zhenqiang Gong, Michael K. Reiter,
• Abstract要約: 本稿では,データ所有者のデータを用いた学習におけるMLモデルの評価方法を提案する。 本稿では,2種類のMLモデルにおけるデータ利用を監査するために,提案手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.369572284751285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Auditing the use of data in training machine-learning (ML) models is an increasingly pressing challenge, as myriad ML practitioners routinely leverage the effort of content creators to train models without their permission. In this paper, we propose a general method to audit an ML model for the use of a data-owner's data in training, without prior knowledge of the ML task for which the data might be used. Our method leverages any existing black-box membership inference method, together with a sequential hypothesis test of our own design, to detect data use with a quantifiable, tunable false-detection rate. We show the effectiveness of our proposed framework by applying it to audit data use in two types of ML models, namely image classifiers and foundation models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルのトレーニングにおけるデータの使用を監査することは、無数のML実践者が日常的に、許可なくモデルのトレーニングにコンテンツクリエーターの努力を活用しているため、ますます厳しい課題となっている。 本稿では、データを使用するMLタスクの事前知識を必要とせずに、データ所有者のデータを使用するためのMLモデルを評価するための一般的な手法を提案する。 提案手法は,既存のブラックボックスメンバーシップ推定手法と,我々の設計の逐次的仮説テストを利用して,定量化・調整可能な偽検出速度でデータの使用を検出する。 本稿では,2種類のMLモデル,すなわち画像分類器と基礎モデルにおけるデータ利用を監査するために,提案手法の有効性を示す。

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