論文の概要: Defense Against Model Stealing Based on Account-Aware Distribution Discrepancy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12497v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 13:22:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:32:49.721668
• Title: Defense Against Model Stealing Based on Account-Aware Distribution Discrepancy
• Title（参考訳）: アカウントアウェア分布の相違に基づくモデルステアリングに対する防御
• Authors: Jian-Ping Mei, Weibin Zhang, Jie Chen, Xuyun Zhang, Tiantian Zhu,
• Abstract要約: 悪意のあるユーザは、クエリ応答を持つクローンモデルをトレーニングすることで、商用モデルを低コストで機能的に複製しようとする。 このようなモデルステアリング攻撃をタイムリーに防ぎ、強力な保護と実用性を維持することは困難である。 本稿では,悪意のあるユーザからのクエリを認識するために,ADD(Account-aware Distribution Discrepancy)と呼ばれる新しい非パラメトリック検出器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.915533220051916
• License:
• Abstract: Malicious users attempt to replicate commercial models functionally at low cost by training a clone model with query responses. It is challenging to timely prevent such model-stealing attacks to achieve strong protection and maintain utility. In this paper, we propose a novel non-parametric detector called Account-aware Distribution Discrepancy (ADD) to recognize queries from malicious users by leveraging account-wise local dependency. We formulate each class as a Multivariate Normal distribution (MVN) in the feature space and measure the malicious score as the sum of weighted class-wise distribution discrepancy. The ADD detector is combined with random-based prediction poisoning to yield a plug-and-play defense module named D-ADD for image classification models. Results of extensive experimental studies show that D-ADD achieves strong defense against different types of attacks with little interference in serving benign users for both soft and hard-label settings.
• Abstract（参考訳）: 悪意のあるユーザは、クエリ応答を持つクローンモデルをトレーニングすることで、商用モデルを低コストで機能的に複製しようとする。 このようなモデルステアリング攻撃をタイムリーに防ぎ、強力な保護と実用性を維持することは困難である。 本稿では,アカウント単位のローカル依存を利用して悪意のあるユーザからのクエリを識別する,ADD(Account-aware Distribution Discrepancy)と呼ばれる新しい非パラメータ検出手法を提案する。 特徴空間における各クラスを多変量正規分布(MVN)として定式化し、悪質なスコアを重み付けされたクラスワイド分布の不一致の和として測定する。 ADD検出器は、画像分類モデルのためのプラグアンドプレイディフェンスモジュールD-ADDを生成するために、ランダムベースの予測毒と組み合わせられる。 広範にわたる実験の結果,D-ADDは,ソフトおよびハードラベル設定の両方において,良質なユーザに提供するのにほとんど干渉することなく,様々な種類の攻撃に対して強い防御力を発揮することが示された。

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