論文の概要: Membership Inference Attacks against Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02902v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 08:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:02:22.013825
• Title: Membership Inference Attacks against Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視線モデルに対するメンバーシップ推論攻撃
• Authors: Zhan Li, Yongtao Wu, Yihang Chen, Francesco Tonin, Elias Abad Rocamora, Volkan Cevher,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(VLLM)は、様々なアプリケーションシナリオにわたるマルチモーダルタスクを処理するための有望な能力を示す。 彼らの出現は、プライベート写真や医療記録などの機密情報を含む可能性があることを考えると、重要なデータセキュリティ上の懸念も引き起こす。 VLLMで不適切な使用データを検出することは、致命的かつ未解決な問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.996912464828696
• License:
• Abstract: Large vision-language models (VLLMs) exhibit promising capabilities for processing multi-modal tasks across various application scenarios. However, their emergence also raises significant data security concerns, given the potential inclusion of sensitive information, such as private photos and medical records, in their training datasets. Detecting inappropriately used data in VLLMs remains a critical and unresolved issue, mainly due to the lack of standardized datasets and suitable methodologies. In this study, we introduce the first membership inference attack (MIA) benchmark tailored for various VLLMs to facilitate training data detection. Then, we propose a novel MIA pipeline specifically designed for token-level image detection. Lastly, we present a new metric called MaxR\'enyi-K%, which is based on the confidence of the model output and applies to both text and image data. We believe that our work can deepen the understanding and methodology of MIAs in the context of VLLMs. Our code and datasets are available at https://github.com/LIONS-EPFL/VL-MIA.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(VLLM)は、様々なアプリケーションシナリオにわたるマルチモーダルタスクを処理するための有望な能力を示す。 しかし、プライベート写真や医療記録などの機密情報をトレーニングデータセットに含める可能性を考えると、その出現はデータセキュリティの重大な懸念も引き起こす。 VLLMで不適切な使用データを検出することは、主に標準化されたデータセットの欠如と適切な方法論のため、重要で未解決な問題である。 本研究では,トレーニングデータ検出を容易にするために,様々なVLLMに適したMIAベンチマークを提案する。 そこで,トークンレベルの画像検出に特化して設計されたMIAパイプラインを提案する。 最後に、モデル出力の信頼度に基づいて、テキストデータと画像データの両方に適用するMaxR\enyi-K%という新しい指標を提案する。 我々の研究は、VLLMの文脈におけるMIAの理解と方法論をより深めることができると信じています。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/LIONS-EPFL/VL-MIAで公開されています。

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