Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effectiveness of L2 Regularization in Privacy-Preserving Machine Learning

論文の概要: Effectiveness of L2 Regularization in Privacy-Preserving Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01541v1
Date: Mon, 02 Dec 2024 14:31:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:50:48.363955
Title: Effectiveness of L2 Regularization in Privacy-Preserving Machine Learning
Title（参考訳）: プライバシ保護機械学習におけるL2規則化の有効性
Authors: Nikolaos Chandrinos, Iliana Loi, Panagiotis Zachos, Ioannis Symeonidis, Aristotelis Spiliotis, Maria Panou, Konstantinos Moustakas,
Abstract要約: 業界が求める、優れたモデルは通常、大量のトレーニングデータに依存している。このようなデータを使用することで、機密性の高い情報の漏洩の潜在的なリスクにより、深刻なプライバシー上の懸念が生じる。本研究では,L2正則化と差分プライバシの有効性を,会員推論攻撃のリスクを軽減するために比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4638393290666896
License:
Abstract: Artificial intelligence, machine learning, and deep learning as a service have become the status quo for many industries, leading to the widespread deployment of models that handle sensitive data. Well-performing models, the industry seeks, usually rely on a large volume of training data. However, the use of such data raises serious privacy concerns due to the potential risks of leaks of highly sensitive information. One prominent threat is the Membership Inference Attack, where adversaries attempt to deduce whether a specific data point was used in a model's training process. An adversary's ability to determine an individual's presence represents a significant privacy threat, especially when related to a group of users sharing sensitive information. Hence, well-designed privacy-preserving machine learning solutions are critically needed in the industry. In this work, we compare the effectiveness of L2 regularization and differential privacy in mitigating Membership Inference Attack risks. Even though regularization techniques like L2 regularization are commonly employed to reduce overfitting, a condition that enhances the effectiveness of Membership Inference Attacks, their impact on mitigating these attacks has not been systematically explored.
Abstract（参考訳）: 人工知能、機械学習、ディープラーニング・アズ・ア・サービスなどが多くの産業のステータスクオとなり、センシティブなデータを扱うモデルが広く展開されるようになった。業界が求める、優れたモデルは通常、大量のトレーニングデータに依存している。しかし、そのようなデータを使用することは、機密性の高い情報の漏洩の潜在的なリスクにより、深刻なプライバシー上の懸念を生じさせる。メンバーシップ推論攻撃(Community Inference Attack)は、特定のデータポイントがモデルのトレーニングプロセスで使用されたかどうかを推測する攻撃である。個人の存在を判断する相手の能力は、特に機密情報を共有するユーザグループに関連する場合、重要なプライバシー上の脅威となる。したがって、業界では、よく設計されたプライバシ保護機械学習ソリューションが不可欠である。本研究では,L2正則化と差分プライバシの有効性を,会員推論攻撃のリスクを軽減するために比較する。 L2正規化のような正規化技術は、オーバーフィッティングを減らすために一般的に用いられているが、メンバーシップ推論攻撃の有効性を高める条件である。

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