論文の概要: New Emerged Security and Privacy of Pre-trained Model: a Survey and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07691v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 10:15:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:21:36.133938
• Title: New Emerged Security and Privacy of Pre-trained Model: a Survey and Outlook
• Title（参考訳）: 事前訓練されたモデルの新たなセキュリティとプライバシ:調査と展望
• Authors: Meng Yang, Tianqing Zhu, Chi Liu, WanLei Zhou, Shui Yu, Philip S. Yu,
• Abstract要約: セキュリティとプライバシーの問題は、事前訓練されたモデルに対するユーザーの信頼を損なう。 現在の文献は、事前訓練されたモデルに対する攻撃と防御の明確な分類を欠いている。 この分類法は、攻撃と防御をNo-Change、Input-Change、Model-Changeアプローチに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.24701201956833
• License:
• Abstract: Thanks to the explosive growth of data and the development of computational resources, it is possible to build pre-trained models that can achieve outstanding performance on various tasks, such as neural language processing, computer vision, and more. Despite their powerful capabilities, pre-trained models have also sparked attention to the emerging security challenges associated with their real-world applications. Security and privacy issues, such as leaking privacy information and generating harmful responses, have seriously undermined users' confidence in these powerful models. Concerns are growing as model performance improves dramatically. Researchers are eager to explore the unique security and privacy issues that have emerged, their distinguishing factors, and how to defend against them. However, the current literature lacks a clear taxonomy of emerging attacks and defenses for pre-trained models, which hinders a high-level and comprehensive understanding of these questions. To fill the gap, we conduct a systematical survey on the security risks of pre-trained models, proposing a taxonomy of attack and defense methods based on the accessibility of pre-trained models' input and weights in various security test scenarios. This taxonomy categorizes attacks and defenses into No-Change, Input-Change, and Model-Change approaches. With the taxonomy analysis, we capture the unique security and privacy issues of pre-trained models, categorizing and summarizing existing security issues based on their characteristics. In addition, we offer a timely and comprehensive review of each category's strengths and limitations. Our survey concludes by highlighting potential new research opportunities in the security and privacy of pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: データの爆発的な成長と計算資源の開発により、ニューラルネットワーク処理やコンピュータビジョンなど、さまざまなタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成できる、事前訓練されたモデルを構築することができる。 その強力な能力にもかかわらず、事前訓練されたモデルは、彼らの現実世界のアプリケーションに関連するセキュリティ上の課題に注意を向けている。 プライバシー情報の漏洩や有害な応答の発生など、セキュリティとプライバシの問題は、これらの強力なモデルに対するユーザの信頼を著しく損なう。 モデルパフォーマンスが劇的に向上するにつれ、懸念が高まっている。 研究者たちは、発生したユニークなセキュリティとプライバシの問題、それらの差別化要因、そしてそれらに対する防御方法を探りたいと熱心に考えている。 しかし、現在の文献では、先進的な攻撃と事前訓練されたモデルの防御の明確な分類が欠如しており、これらの問題に対する高レベルかつ包括的な理解を妨げている。 このギャップを埋めるために,各種のセキュリティテストシナリオにおいて,事前訓練されたモデルの入力と重みのアクセシビリティに基づいた攻撃・防御手法の分類法を提案する,事前訓練されたモデルのセキュリティリスクに関する体系的な調査を行う。 この分類法は、攻撃と防御をNo-Change、Input-Change、Model-Changeアプローチに分類する。 分類分析では、事前訓練されたモデルのユニークなセキュリティとプライバシの問題を捉え、それらの特徴に基づいて既存のセキュリティの問題を分類し、要約する。 さらに、各カテゴリの強みと限界について、タイムリーかつ包括的なレビューを提供する。 私たちの調査は、事前訓練されたモデルのセキュリティとプライバシに関する、潜在的に新しい研究機会を強調して締めくくります。

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