論文の概要: Privacy Attacks on Image AutoRegressive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02514v3
• Date: Wed, 09 Apr 2025 08:33:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:04:32.243173
• Title: Privacy Attacks on Image AutoRegressive Models
• Title（参考訳）: 画像自動回帰モデルにおけるプライバシ攻撃
• Authors: Antoni Kowalczuk, Jan Dubiński, Franziska Boenisch, Adam Dziedzic,
• Abstract要約: 画像自己回帰モデル(IAR)は、画像品質における最先端拡散モデル(DM)と一致する。 IARに関連するプライバシのリスクは未調査のままであり、その責任を負うデプロイメントに対する懸念が高まる。 我々は,トレーニング画像の検出において,極めて高い成功率を達成する新しいメンバーシップ推論攻撃(MIA)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.892675958180895
• License:
• Abstract: Image autoregressive generation has emerged as a powerful new paradigm, with image autoregressive models (IARs) matching state-of-the-art diffusion models (DMs) in image quality (FID: 1.48 vs. 1.58) while allowing for higher generation speed. However, the privacy risks associated with IARs remain unexplored, raising concerns about their responsible deployment. To address this gap, we conduct a comprehensive privacy analysis of IARs, comparing their privacy risks to those of DMs as a reference point. Specifically, we develop a novel membership inference attack (MIA) that achieves a remarkably high success rate in detecting training images, with a True Positive Rate at False Positive Rate = 1% (TPR@FPR=1%) of 86.38%, compared to just 6.38% for DMs using comparable attacks. We leverage our novel MIA to perform dataset inference (DI) for IARs and show that it requires as few as 6 samples to detect dataset membership, compared to 200 samples for DI in DMs. This confirms a higher level of information leakage in IARs. Finally, we are able to extract hundreds of training data points from an IAR (e.g., 698 from VAR-d30). Our results suggest a fundamental privacy-utility trade-off: while IARs excel in image generation quality and speed, they are empirically significantly more vulnerable to privacy attacks compared to DMs that achieve similar performance. This trend suggests that incorporating techniques from DMs into IARs, such as modeling the per-token probability distribution using a diffusion procedure, could help mitigate IARs' vulnerability to privacy attacks. We make our code available at: https://github.com/sprintml/privacy_attacks_against_iars
• Abstract（参考訳）: 画像自己回帰モデル(IAR)は画像品質(FID: 1.48 vs. 1.58)に適合し、より高速な画像自動回帰モデル(IAR)である。 しかし、IARに関連するプライバシーリスクは未解決のままであり、その責任を負うデプロイメントに対する懸念が高まる。 このギャップに対処するため、我々はIDAの包括的なプライバシー分析を行い、それらのプライバシーリスクとDMのリスクを基準点として比較する。 具体的には,False Positive Rate = 1% (TPR@FPR=1%) の 86.38% で,トレーニング画像の検出において極めて高い成功率を達成する新しいメンバーシップ推論攻撃 (MIA) を開発した。 我々は、新しいMIAを利用して、IARのためのデータセット推論(DI)を行い、DMにおけるDIのための200のサンプルと比較して、データセットのメンバシップを検出するのに6つのサンプルが必要であることを示す。 これにより、IARのより高いレベルの情報漏洩が確認される。 最後に、IAR(例えば、VAR-d30から698)から数百のトレーニングデータポイントを抽出することができます。 IARは画像生成の品質とスピードに優れていますが、同様のパフォーマンスを達成するDMに比べて、プライバシー攻撃に対して明らかに脆弱です。 この傾向は、拡散プロシージャを用いたトークンごとの確率分布のモデル化など、DMの技術をIARに組み込むことによって、IARの脆弱性をプライバシ攻撃に軽減する可能性があることを示唆している。 https://github.com/sprintml/privacy_ attacks_against_iars

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