論文の概要: PPO-MI: Efficient Black-Box Model Inversion via Proximal Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14370v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 08:57:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.581339
• Title: PPO-MI: Efficient Black-Box Model Inversion via Proximal Policy Optimization
• Title（参考訳）: PPO-MI: 近似ポリシー最適化による効率的なブラックボックスモデルインバージョン
• Authors: Xinpeng Shou,
• Abstract要約: モデル反転攻撃は、訓練されたモデルからプライベートトレーニングデータを再構築しようとすることで、重大なプライバシーリスクを引き起こす。 我々は,ブラックボックスモデルインバージョン攻撃のための新しい強化学習ベースのフレームワークであるPPO-MIを提案する。 提案手法は, エージェントが生成モデルの潜伏空間をナビゲートし, プライベートトレーニングサンプルを再構成するマルコフ決定プロセスとして, インバージョンタスクを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model inversion attacks pose a significant privacy risk by attempting to reconstruct private training data from trained models. Most of the existing methods either depend on gradient estimation or require white-box access to model parameters, which limits their applicability in practical scenarios. In this paper, we propose PPO-MI, a novel reinforcement learning-based framework for black-box model inversion attacks. Our approach formulates the inversion task as a Markov Decision Process, where an agent navigates the latent space of a generative model to reconstruct private training samples using only model predictions. By employing Proximal Policy Optimization (PPO) with a momentum-based state transition mechanism, along with a reward function balancing prediction accuracy and exploration, PPO-MI ensures efficient latent space exploration and high query efficiency. We conduct extensive experiments illustrates that PPO-MI outperforms the existing methods while require less attack knowledge, and it is robust across various model architectures and datasets. These results underline its effectiveness and generalizability in practical black-box scenarios, raising important considerations for the privacy vulnerabilities of deployed machine learning models.
• Abstract（参考訳）: モデル反転攻撃は、訓練されたモデルからプライベートトレーニングデータを再構築しようとすることで、重大なプライバシーリスクを引き起こす。 既存の手法のほとんどは勾配推定に依存するか、モデルパラメータへのホワイトボックスアクセスを必要とする。 本稿では,ブラックボックスモデルインバージョン攻撃のための新しい強化学習フレームワークであるPPO-MIを提案する。 提案手法は, エージェントが生成モデルの潜在空間をナビゲートして, モデル予測のみを用いて, プライベートトレーニングサンプルを再構成する, マルコフ決定過程(Markov Decision Process)を定式化したものである。 Proximal Policy Optimization (PPO) と運動量に基づく状態遷移機構と、予測精度と探索のバランスをとる報酬関数を併用することにより、PPO-MIは効率的な潜時空間探索と高いクエリ効率を確保する。 我々は、PPO-MIが攻撃の知識を減らしながら既存の手法よりも優れており、様々なモデルアーキテクチャやデータセットに対して堅牢であることを示す広範な実験を行った。 これらの結果は、実践的なブラックボックスシナリオの有効性と一般化性を基盤として、デプロイされた機械学習モデルのプライバシ脆弱性に対する重要な考慮を提起する。

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