Fugu-MT 論文翻訳(概要): MINT-Demo: Membership Inference Test Demonstrator

論文の概要: MINT-Demo: Membership Inference Test Demonstrator

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08332v1
Date: Tue, 11 Mar 2025 11:45:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-12 15:45:36.474732
Title: MINT-Demo: Membership Inference Test Demonstrator
Title（参考訳）: MINT-Demo: メンバシップ推論テストデモレータ
Authors: Daniel DeAlcala, Aythami Morales, Julian Fierrez, Gonzalo Mancera, Ruben Tolosana, Ruben Vera-Rodriguez,
Abstract要約: MINTは、機械学習モデルのトレーニング中に特定のデータが使用されているかどうかを実験的に判定する技術である。一般的な顔認識モデルと2200万以上の画像を含む5つの公開データベースを用いて実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.795574322456797
License:
Abstract: We present the Membership Inference Test Demonstrator, to emphasize the need for more transparent machine learning training processes. MINT is a technique for experimentally determining whether certain data has been used during the training of machine learning models. We conduct experiments with popular face recognition models and 5 public databases containing over 22M images. Promising results, up to 89% accuracy are achieved, suggesting that it is possible to recognize if an AI model has been trained with specific data. Finally, we present a MINT platform as demonstrator of this technology aimed to promote transparency in AI training.
Abstract（参考訳）: 我々は、より透過的な機械学習トレーニングプロセスの必要性を強調するために、メンバシップ推論テストデモラを提示する。 MINTは、機械学習モデルのトレーニング中に特定のデータが使用されているかどうかを実験的に判定する技術である。一般的な顔認識モデルと2200万以上の画像を含む5つの公開データベースを用いて実験を行った。その結果、最大89%の精度が達成され、AIモデルが特定のデータでトレーニングされているかどうかを認識することが可能であることが示唆されている。最後に、AIトレーニングにおける透明性向上を目的とした、この技術の実証者として、MINTプラットフォームを紹介します。

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