論文の概要: WaKA: Data Attribution using K-Nearest Neighbors and Membership Privacy Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01357v3
• Date: Tue, 10 Jun 2025 23:15:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 04:22:26.032757
• Title: WaKA: Data Attribution using K-Nearest Neighbors and Membership Privacy Principles
• Title（参考訳）: WaKA: K-Nearest Neighborsとメンバシッププライバシ原則によるデータ属性
• Authors: Patrick Mesana, Clément Bénesse, Hadrien Lautraite, Gilles Caporossi, Sébastien Gambs,
• Abstract要約: WaKAは、個々のデータポイントのモデル損失分布への寄与を測定する新しい属性法である。 WaKAは汎用的であり、プライバシーリスクを評価するために、MIA(メンバシップ推論攻撃)として後部攻撃として使用できる。 不均衡なデータセット上でのデータ最小化タスク(削除や追加)において、WAKAはShapley Valuesよりも堅牢性が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.437769176989657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce WaKA (Wasserstein K-nearest-neighbors Attribution), a novel attribution method that leverages principles from the LiRA (Likelihood Ratio Attack) framework and k-nearest neighbors classifiers (k-NN). WaKA efficiently measures the contribution of individual data points to the model's loss distribution, analyzing every possible k-NN that can be constructed using the training set, without requiring to sample subsets of the training set. WaKA is versatile and can be used a posteriori as a membership inference attack (MIA) to assess privacy risks or a priori for privacy influence measurement and data valuation. Thus, WaKA can be seen as bridging the gap between data attribution and membership inference attack (MIA) by providing a unified framework to distinguish between a data point's value and its privacy risk. For instance, we have shown that self-attribution values are more strongly correlated with the attack success rate than the contribution of a point to the model generalization. WaKA's different usage were also evaluated across diverse real-world datasets, demonstrating performance very close to LiRA when used as an MIA on k-NN classifiers, but with greater computational efficiency. Additionally, WaKA shows greater robustness than Shapley Values for data minimization tasks (removal or addition) on imbalanced datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、LiRA(Likelihood Ratio Attack)フレームワークとk-nearest neighbors Classifiers(k-NN)の原理を利用する新しい属性手法であるWaKA(Wasserstein K-nearest-neighbors Attribution)を紹介する。 WaKAは、トレーニングセットのサブセットをサンプリングすることなく、トレーニングセットを使用して構築できるあらゆる可能なk-NNを分析し、モデルの損失分布に対する個々のデータポイントの寄与を効率的に測定する。 WaKAは汎用的であり、プライバシのリスク評価や、プライバシの影響測定とデータ評価の優先順位を評価するために、メンバシップ推論アタック(MIA)として後部構造を使用することができる。 このように、WaKAはデータポイントの価値とプライバシリスクを区別する統一されたフレームワークを提供することによって、データ属性とメンバシップ推論攻撃(MIA)のギャップを埋めると見なすことができる。 例えば、モデル一般化へのポイントの寄与よりも、自己帰属値は攻撃成功率と強く相関していることが示されている。 WaKAの異なる使用法は、様々な実世界のデータセットで評価され、k-NN分類器上でMIAとして使用される場合、LiRAに非常に近い性能を示したが、計算効率は向上した。 さらに、WaKAは、不均衡なデータセット上でのデータ最小化タスク(削除または追加)に対して、Shapley Valuesよりも堅牢性が高い。

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