Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Vulnerability of Skip Connections to Model Inversion Attacks

論文の概要: On the Vulnerability of Skip Connections to Model Inversion Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01696v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 08:33:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 02:16:32.397432
Title: On the Vulnerability of Skip Connections to Model Inversion Attacks
Title（参考訳）: モデル反転攻撃に対するスキップ接続の脆弱性について
Authors: Jun Hao Koh, Sy-Tuyen Ho, Ngoc-Bao Nguyen, Ngai-man Cheung,
Abstract要約: 本研究では,スキップ接続がモデル反転(MI)攻撃に与える影響について検討する。 Skip接続はMI攻撃を強化し、データのプライバシーを侵害する。我々はMIレジリエントアーキテクチャの設計を初めて提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.1843868052012
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Skip connections are fundamental architecture designs for modern deep neural networks (DNNs) such as CNNs and ViTs. While they help improve model performance significantly, we identify a vulnerability associated with skip connections to Model Inversion (MI) attacks, a type of privacy attack that aims to reconstruct private training data through abusive exploitation of a model. In this paper, as a pioneer work to understand how DNN architectures affect MI, we study the impact of skip connections on MI. We make the following discoveries: 1) Skip connections reinforce MI attacks and compromise data privacy. 2) Skip connections in the last stage are the most critical to attack. 3) RepVGG, an approach to remove skip connections in the inference-time architectures, could not mitigate the vulnerability to MI attacks. 4) Based on our findings, we propose MI-resilient architecture designs for the first time. Without bells and whistles, we show in extensive experiments that our MI-resilient architectures can outperform state-of-the-art (SOTA) defense methods in MI robustness. Furthermore, our MI-resilient architectures are complementary to existing MI defense methods. Our project is available at https://Pillowkoh.github.io/projects/RoLSS/
Abstract（参考訳）: スキップ接続は、CNNやViTといった現代のディープニューラルネットワーク(DNN)の基本的なアーキテクチャ設計である。モデル性能は大幅に向上するが、モデルの悪用を通じてプライベートトレーニングデータを再構築することを目的としたプライバシー攻撃である、モデルインバージョン(MI)攻撃への接続をスキップすることに関連する脆弱性を特定する。本稿では,DNNアーキテクチャがMIに与える影響を理解するための先駆的な研究として,MI上でのスキップ接続の影響について検討する。以下に発見する。 1)スキップ接続はMI攻撃を強化し、データのプライバシーを侵害する。 2)最終段階のスキップ接続は攻撃に最も重要である。 3) RepVGGは、推論時アーキテクチャにおけるスキップ接続を除去するアプローチであり、脆弱性をMI攻撃に軽減することはできなかった。 4) この結果に基づき, 初めてMIレジリエントアーキテクチャの設計を提案する。ベルとホイッスルがなければ、我々のMIレジリエントアーキテクチャはMIロバストネスにおけるSOTA(State-of-the-art)ディフェンス法より優れることを示す。さらに,我々のMIレジリエントアーキテクチャは,既存のMI防御手法を補完するものである。私たちのプロジェクトはhttps://Pillowkoh.github.io/projects/RoLSS/で利用可能です。

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