論文の概要: Deep Learning Model Inversion Attacks and Defenses: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18934v2
- Date: Wed, 30 Apr 2025 06:30:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.246148
- Title: Deep Learning Model Inversion Attacks and Defenses: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: ディープラーニングモデルインバージョンアタックとディフェンス:包括的調査
- Authors: Wencheng Yang, Song Wang, Di Wu, Taotao Cai, Yanming Zhu, Shicheng Wei, Yiying Zhang, Xu Yang, Zhaohui Tang, Yan Li,
- Abstract要約: モデル反転(MI)攻撃は個人情報のプライバシーと完全性に重大な脅威をもたらす。
本調査は,MI攻撃と防衛戦略について,構造化された詳細な検討を行うことで,文献のギャップを埋めることを目的としている。
本調査と合わせて,MI攻撃・防衛研究を支援する総合リポジトリを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.304096609558925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid adoption of deep learning in sensitive domains has brought tremendous benefits. However, this widespread adoption has also given rise to serious vulnerabilities, particularly model inversion (MI) attacks, posing a significant threat to the privacy and integrity of personal data. The increasing prevalence of these attacks in applications such as biometrics, healthcare, and finance has created an urgent need to understand their mechanisms, impacts, and defense methods. This survey aims to fill the gap in the literature by providing a structured and in-depth review of MI attacks and defense strategies. Our contributions include a systematic taxonomy of MI attacks, extensive research on attack techniques and defense mechanisms, and a discussion about the challenges and future research directions in this evolving field. By exploring the technical and ethical implications of MI attacks, this survey aims to offer insights into the impact of AI-powered systems on privacy, security, and trust. In conjunction with this survey, we have developed a comprehensive repository to support research on MI attacks and defenses. The repository includes state-of-the-art research papers, datasets, evaluation metrics, and other resources to meet the needs of both novice and experienced researchers interested in MI attacks and defenses, as well as the broader field of AI security and privacy. The repository will be continuously maintained to ensure its relevance and utility. It is accessible at https://github.com/overgter/Deep-Learning-Model-Inversion-Attacks-and-Defenses.
- Abstract（参考訳）: センシティブなドメインにおけるディープラーニングの急速な採用は、大きなメリットをもたらしました。
しかし、この普及は深刻な脆弱性、特にモデル逆転(MI)攻撃を引き起こし、個人情報のプライバシーと完全性に重大な脅威をもたらしている。
バイオメトリックス、医療、金融といった応用におけるこれらの攻撃の頻度が高まるにつれ、それらのメカニズム、影響、防衛方法を理解するための緊急の必要性が生まれてきた。
本調査は,MI攻撃と防衛戦略について,構造化された詳細な検討を行うことで,文献のギャップを埋めることを目的としている。
我々の貢献には、MI攻撃の体系的な分類、攻撃技術と防御機構に関する広範な研究、この発展分野における課題と今後の研究方向性に関する議論が含まれる。
この調査は、MI攻撃の技術的および倫理的意味を探求することによって、プライバシ、セキュリティ、信頼に対するAI駆動システムの影響に関する洞察を提供することを目的としている。
本調査と合わせて,MI攻撃・防衛研究を支援する総合リポジトリを開発した。
このレポジトリには、最先端の研究論文、データセット、評価指標、その他のリソースが含まれており、MI攻撃や防衛に関心のある初心者および経験豊富な研究者のニーズを満たすとともに、AIセキュリティとプライバシの幅広い分野も備えている。
リポジトリは、その関連性とユーティリティを確実にするために、継続的に維持される。
https://github.com/overgter/Deep-Learning-Model-Inversion-Attacks-and-Defensesでアクセスできます。
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