論文の概要: Gradient-Guided Conditional Diffusion Models for Private Image Reconstruction: Analyzing Adversarial Impacts of Differential Privacy and Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03053v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 12:39:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:01:12.754981
• Title: Gradient-Guided Conditional Diffusion Models for Private Image Reconstruction: Analyzing Adversarial Impacts of Differential Privacy and Denoising
• Title（参考訳）: 個人画像再構成のためのグラディエントガイド付き条件拡散モデル:差分プライバシーとデノイングの逆効果の解析
• Authors: Tao Huang, Jiayang Meng, Hong Chen, Guolong Zheng, Xu Yang, Xun Yi, Hua Wang,
• Abstract要約: 現在の勾配に基づく再構成手法は、計算複雑性と事前知識の要求により、高解像度画像に苦慮している。 本稿では,拡散モデルの生成過程に最小限の変更を必要とする2つの新しい手法を提案し,事前知識の必要性を排除した。 我々は,差分プライバシーノイズが再構成画像の品質に与える影響を総合的に理論的に分析し,雑音の大きさ,攻撃モデルのアーキテクチャ,攻撃者の復元能力との関係を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.30726250408398
• License:
• Abstract: We investigate the construction of gradient-guided conditional diffusion models for reconstructing private images, focusing on the adversarial interplay between differential privacy noise and the denoising capabilities of diffusion models. While current gradient-based reconstruction methods struggle with high-resolution images due to computational complexity and prior knowledge requirements, we propose two novel methods that require minimal modifications to the diffusion model's generation process and eliminate the need for prior knowledge. Our approach leverages the strong image generation capabilities of diffusion models to reconstruct private images starting from randomly generated noise, even when a small amount of differentially private noise has been added to the gradients. We also conduct a comprehensive theoretical analysis of the impact of differential privacy noise on the quality of reconstructed images, revealing the relationship among noise magnitude, the architecture of attacked models, and the attacker's reconstruction capability. Additionally, extensive experiments validate the effectiveness of our proposed methods and the accuracy of our theoretical findings, suggesting new directions for privacy risk auditing using conditional diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,個人画像再構成のための勾配誘導型条件付き拡散モデルの構築について検討し,差分プライバシーノイズと拡散モデルの認知能力の相反性に着目した。 現在の勾配に基づく再構成手法は,計算複雑性と事前知識の要求により高分解能画像に苦しむが,拡散モデルの生成過程に最小限の変更を要し,事前知識の必要をなくす2つの新しい手法を提案する。 提案手法は拡散モデルの強い画像生成能力を活用し, 勾配に少量の差分プライベートノイズが加えられた場合でも, ランダムに発生する雑音から始まるプライベート画像の再構成を行う。 また、差分プライバシーノイズが再構成画像の品質に与える影響を総合的に理論的に分析し、ノイズの大きさ、攻撃モデルのアーキテクチャ、攻撃者の復元能力との関係を明らかにする。 さらに,提案手法の有効性と理論的知見の精度を検証し,条件付き拡散モデルを用いたプライバシーリスク監査の新しい方向性を提案する。

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