論文の概要: Exploring Query Efficient Data Generation towards Data-free Model Stealing in Hard Label Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15276v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 03:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:28.006627
• Title: Exploring Query Efficient Data Generation towards Data-free Model Stealing in Hard Label Setting
• Title（参考訳）: ハードラベル設定におけるデータフリーモデルステアリングに向けたクエリ効率の良いデータ生成の探索
• Authors: Gaozheng Pei, Shaojie lyu, Ke Ma, Pinci Yang, Qianqian Xu, Yingfei Sun,
• Abstract要約: データフリーモデルは、ターゲットモデルの構造、パラメータ、トレーニングデータにアクセスすることなく、ターゲットモデルの機能を代替モデルに複製する。 本稿では Query Efficient Data Generation (textbfQEDG) と呼ばれる新しいデータフリーモデルステーリング手法を提案する。 対象モデルの決定境界に密接に一様に整合する十分なサンプルの生成を保証するために、2つの異なる損失関数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.755154033324374
• License:
• Abstract: Data-free model stealing involves replicating the functionality of a target model into a substitute model without accessing the target model's structure, parameters, or training data. The adversary can only access the target model's predictions for generated samples. Once the substitute model closely approximates the behavior of the target model, attackers can exploit its white-box characteristics for subsequent malicious activities, such as adversarial attacks. Existing methods within cooperative game frameworks often produce samples with high confidence for the prediction of the substitute model, which makes it difficult for the substitute model to replicate the behavior of the target model. This paper presents a new data-free model stealing approach called Query Efficient Data Generation (\textbf{QEDG}). We introduce two distinct loss functions to ensure the generation of sufficient samples that closely and uniformly align with the target model's decision boundary across multiple classes. Building on the limitation of current methods, which typically yield only one piece of supervised information per query, we propose the query-free sample augmentation that enables the acquisition of additional supervised information without increasing the number of queries. Motivated by theoretical analysis, we adopt the consistency rate metric, which more accurately evaluates the similarity between the substitute and target models. We conducted extensive experiments to verify the effectiveness of our proposed method, which achieved better performance with fewer queries compared to the state-of-the-art methods on the real \textbf{MLaaS} scenario and five datasets.
• Abstract（参考訳）: データフリーモデルは、ターゲットモデルの構造、パラメータ、トレーニングデータにアクセスすることなく、ターゲットモデルの機能を代替モデルに複製する。 敵は生成したサンプルに対してターゲットモデルの予測にのみアクセスすることができる。 代用モデルがターゲットモデルの挙動を忠実に近似すると、攻撃者はそのホワイトボックス特性を敵攻撃のようなその後の悪意ある活動に利用することができる。 協調ゲームフレームワーク内の既存の手法は、置換モデルの予測に高い信頼性を持つサンプルを生成することが多いため、置換モデルの動作を再現することが困難になる。 本稿では Query Efficient Data Generation (\textbf{QEDG}) と呼ばれる新しいデータフリーモデルステーリング手法を提案する。 複数のクラスにまたがる対象モデルの決定境界と密接に均一に整合する十分なサンプルの生成を保証するために、2つの異なる損失関数を導入する。 クエリ毎に1つの教師付き情報しか得られない現在の手法の制限に基づいて,クエリ数を増やすことなく,教師付き情報の獲得を可能にするクエリフリーなサンプル拡張を提案する。 理論的解析により,代用モデルと対象モデルとの類似性をより正確に評価する整合率測定法を採用する。 提案手法の有効性を検証するため,提案手法の有効性を検証した。本手法は,実例の「textbf{MLaaS}」シナリオと5つのデータセットにおける「最先端」手法と比較して,より少ないクエリで高い性能を実現した。

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