論文の概要: Bayes-Nash Generative Privacy Protection Against Membership Inference Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07414v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 17:14:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 22:41:40.866005
• Title: Bayes-Nash Generative Privacy Protection Against Membership Inference Attacks
• Title（参考訳）: ベイズ・ナッシュによる会員推測攻撃に対するプライバシー保護
• Authors: Tao Zhang, Rajagopal Venkatesaraman, Rajat K. De, Bradley A. Malin, Yevgeniy Vorobeychik,
• Abstract要約: 本稿では,プライバシ保護をディフェンダーとアタッカーのベイズゲームとしてモデル化するゲーム理論フレームワークを提案する。 ベイズ・ナッシュ生成プライバシ(BNGP)戦略は、被告の好みに合わせて最適なプライバシーユーティリティトレードオフを実現する。 バイナリデータセット要約統計学のケーススタディでは、BNGPがLRTベースの攻撃よりも優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.330984323956173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Membership inference attacks (MIAs) expose significant privacy risks by determining whether an individual's data is in a dataset. While differential privacy (DP) mitigates such risks, it faces challenges in general when achieving an optimal balance between privacy and utility, often requiring intractable sensitivity calculations and limiting flexibility in complex compositions. We propose a game-theoretic framework that models privacy protection as a Bayesian game between a defender and an attacker, solved using a general-sum Generative Adversarial Network (general-sum GAN). The Bayes Generative Privacy (BGP) response, based on cross-entropy loss, defines the attacker's optimal strategy, leading to the Bayes-Nash Generative Privacy (BNGP) strategy, which achieves the optimal privacy-utility trade-off tailored to the defender's preferences. The BNGP strategy avoids sensitivity calculations, supports compositions of correlated mechanisms, and is robust to the attacker's heterogeneous preferences over true and false positives. A case study on binary dataset summary statistics demonstrates its superiority over likelihood ratio test (LRT)-based attacks, including the uniformly most powerful LRT. Empirical results confirm BNGP's effectiveness.
• Abstract（参考訳）: メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、個人のデータがデータセットにあるかどうかを判断することで、重大なプライバシーリスクを露呈する。 差分プライバシー(DP)はそのようなリスクを軽減するが、一般的にプライバシーとユーティリティの最適バランスを達成する際には、しばしば難解な感度計算と複雑な構成の柔軟性の制限を必要とする。 本稿では, 一般的なGAN(General-sum Generative Adversarial Network)を用いて, プライバシ保護をディフェンダーとアタッカーのベイズゲームとしてモデル化するゲーム理論フレームワークを提案する。 クロスエントロピー損失に基づくベイズ生成プライバシ(BGP)対応は、攻撃者の最適な戦略を定義し、攻撃者の好みに合わせて最適なプライバシー利用トレードオフを実現する、ベイズ・ナッシュ生成プライバシ(BNGP)戦略に繋がる。 BNGP戦略は感度計算を回避し、相関メカニズムの合成をサポートし、真と偽の正に対する攻撃者の不均一な選好に対して堅牢である。 バイナリデータセット要約統計のケーススタディでは、一様に強力なLRTを含むLRTベースの攻撃よりも、その優位性を示している。 実験によりBNGPの有効性が確認された。

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