Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Privacy Leakage in Dimensionality Reduction Methods via Reconstruction Attack

論文の概要: Investigating Privacy Leakage in Dimensionality Reduction Methods via Reconstruction Attack

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17151v1
Date: Fri, 30 Aug 2024 09:40:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-02 15:48:34.355943
Title: Investigating Privacy Leakage in Dimensionality Reduction Methods via Reconstruction Attack
Title（参考訳）: レコンストラクションアタックによる次元性低減手法におけるプライバシリークの調査
Authors: Chayadon Lumbut, Donlapark Ponnoprat,
Abstract要約: 我々は,低次元埋め込みから高次元データを再構成できるニューラルネットワークを開発した。我々は,PCA,スパースランダムプロジェクション (SRP), 多次元スケーリング (MDS), Isomap, $t$-SNE, UMAPの6つの一般的な次元削減手法を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This study investigates privacy leakage in dimensionality reduction methods through a novel machine learning-based reconstruction attack. Employing an \emph{informed adversary} threat model, we develop a neural network capable of reconstructing high-dimensional data from low-dimensional embeddings. We evaluate six popular dimensionality reduction techniques: PCA, sparse random projection (SRP), multidimensional scaling (MDS), Isomap, $t$-SNE, and UMAP. Using both MNIST and NIH Chest X-ray datasets, we perform a qualitative analysis to identify key factors affecting reconstruction quality. Furthermore, we assess the effectiveness of an additive noise mechanism in mitigating these reconstruction attacks.
Abstract（参考訳）: 本研究では,新しい機械学習による再構築攻撃による次元性低減手法のプライバシー漏洩について検討する。低次元埋め込みから高次元データを再構成できるニューラルネットワークを開発した。我々は,PCA,スパースランダムプロジェクション (SRP), 多次元スケーリング (MDS), Isomap, $t$-SNE, UMAPの6つの一般的な次元削減手法を評価する。 MNISTとNIH Chest X-rayの両方のデータセットを用いて,再構成品質に影響を及ぼす重要な要因を特定する定性解析を行った。さらに,これらのリコンストラクション攻撃を緩和するための付加的なノイズ機構の有効性を評価する。

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