論文の概要: Trap-MID: Trapdoor-based Defense against Model Inversion Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08460v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 09:31:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:12:09.081624
• Title: Trap-MID: Trapdoor-based Defense against Model Inversion Attacks
• Title（参考訳）: Trap-MID: モデル反転攻撃に対するトラップドアベースの防御
• Authors: Zhen-Ting Liu, Shang-Tse Chen,
• Abstract要約: そこで我々は,Trap-MID(Trap-MID)を用いたMI攻撃を誤認するモデルインバージョンディフェンスを提案する。 トラップドアがモデルに統合され、入力が対応するトリガーで注入されたときに特定のラベルを予測する。 我々は,MI攻撃の抑止におけるトラップドアの有効性と自然性の影響に関する理論的知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11510009152620665
• License:
• Abstract: Model Inversion (MI) attacks pose a significant threat to the privacy of Deep Neural Networks by recovering training data distribution from well-trained models. While existing defenses often rely on regularization techniques to reduce information leakage, they remain vulnerable to recent attacks. In this paper, we propose the Trapdoor-based Model Inversion Defense (Trap-MID) to mislead MI attacks. A trapdoor is integrated into the model to predict a specific label when the input is injected with the corresponding trigger. Consequently, this trapdoor information serves as the "shortcut" for MI attacks, leading them to extract trapdoor triggers rather than private data. We provide theoretical insights into the impacts of trapdoor's effectiveness and naturalness on deceiving MI attacks. In addition, empirical experiments demonstrate the state-of-the-art defense performance of Trap-MID against various MI attacks without the requirements for extra data or large computational overhead. Our source code is publicly available at https://github.com/ntuaislab/Trap-MID.
• Abstract（参考訳）: モデル反転(MI)攻撃は、よく訓練されたモデルからトレーニングされたデータ分布を回復することで、ディープニューラルネットワークのプライバシに重大な脅威をもたらす。 既存の防衛は情報漏洩を減らすために正規化技術に頼っていることが多いが、最近の攻撃には弱いままである。 本稿では,Trap-MID(Trap-MID)を用いたMI攻撃を誤認するモデルインバージョンディフェンスを提案する。 トラップドアがモデルに統合され、入力が対応するトリガーで注入されたときに特定のラベルを予測する。 その結果、このトラップドア情報はMI攻撃の「ショートカット」として機能し、プライベートデータではなくトラップドアトリガーを抽出する。 我々は,MI攻撃の抑止におけるトラップドアの有効性と自然性の影響に関する理論的知見を提供する。 さらに、Trap-MIDの様々なMI攻撃に対する最先端の防御性能を、余分なデータや大きな計算オーバーヘッドを必要とせずに実証した。 ソースコードはhttps://github.com/ntuaislab/Trap-MID.comで公開されています。

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