論文の概要: A Unimodal Speaker-Level Membership Inference Detector for Contrastive Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18371v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 02:26:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:42:40.397223
• Title: A Unimodal Speaker-Level Membership Inference Detector for Contrastive Pretraining
• Title（参考訳）: コントラスト事前学習のための一様話者レベルメンバーシップ推論検出器
• Authors: Ruoxi Cheng, Yizhong Ding, Shuirong Cao, Shitong Shao, Zhiqiang Wang,
• Abstract要約: 既存のMIAは入力としてオーディオを必要とし、音声プリントの露出を危険にさらし、コストのかかるシャドウモデルを必要とする。 CLAPモデルのための一元的話者レベルメンバーシップ推論検出器USMIDを提案する。 さまざまなCLAPモデルアーキテクチャとデータセットの実験は、USMIDがテキストデータのみを使用してベースラインメソッドより優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7144455366570055
• License:
• Abstract: Audio can disclose PII, particularly when combined with related text data. Therefore, it is essential to develop tools to detect privacy leakage in Contrastive Language-Audio Pretraining(CLAP). Existing MIAs need audio as input, risking exposure of voiceprint and requiring costly shadow models. To address these challenges, we propose USMID, a textual unimodal speaker-level membership inference detector for CLAP models, which queries the target model using only text data and does not require training shadow models. We randomly generate textual gibberish that are clearly not in training dataset. Then we extract feature vectors from these texts using the CLAP model and train a set of anomaly detectors on them. During inference, the feature vector of each test text is input into the anomaly detector to determine if the speaker is in the training set (anomalous) or not (normal). If available, USMID can further enhance detection by integrating real audio of the tested speaker. Extensive experiments on various CLAP model architectures and datasets demonstrate that USMID outperforms baseline methods using only text data.
• Abstract（参考訳）: オーディオは、特に関連するテキストデータと組み合わせた場合、PIIを開示することができる。 そのため、CLAP(Contrastive Language-Audio Pretraining)において、プライバシリークを検出するツールを開発することが不可欠である。 既存のMIAは入力としてオーディオを必要とし、音声プリントの露出を危険にさらし、コストのかかるシャドウモデルを必要とする。 これらの課題に対処するため,本研究では,テキストデータのみを用いて対象モデルを問合せし,訓練シャドウモデルを必要としない,CLAPモデルのためのテキスト非モーダル話者レベルメンバシップ推論検出器であるUSMIDを提案する。 トレーニングデータセットに明らかに含まれていないテキストジベリをランダムに生成する。 そして、CLAPモデルを用いてこれらのテキストから特徴ベクトルを抽出し、その上に一連の異常検出器を訓練する。 推論中、各テストテキストの特徴ベクトルが異常検出器に入力され、話者がトレーニングセット(異常)にあるか否か(正常)を決定する。 もし利用可能であれば、USMIDは、テストされたスピーカーの実際のオーディオを統合することで、検出をさらに強化することができる。 各種CLAPモデルアーキテクチャとデータセットに関する大規模な実験は、USMIDがテキストデータのみを使用してベースラインメソッドより優れていることを示した。

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