論文の概要: Uncovering the Limitations of Model Inversion Evaluation: Benchmarks and Connection to Type-I Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03519v1
• Date: Tue, 06 May 2025 13:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.395722
• Title: Uncovering the Limitations of Model Inversion Evaluation: Benchmarks and Connection to Type-I Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: モデルインバージョン評価の限界を明らかにする:ベンチマークとタイプI攻撃との関連
• Authors: Sy-Tuyen Ho, Koh Jun Hao, Ngoc-Bao Nguyen, Alexander Binder, Ngai-Man Cheung,
• Abstract要約: Model Inversion (MI)攻撃は、機械学習モデルへのアクセスを利用して、プライベートトレーニングデータの情報を再構築することを目的としている。 MI攻撃/防御の最も一般的な評価フレームワークは、近年提案されているMI攻撃/防御のほとんど全てにわたる進捗を評価するために利用されてきた評価モデルに依存している。 我々は、MI攻撃、防衛、プライベートおよびパブリックデータセットの28のセットアップに基づいて、MI攻撃サンプルの最初の包括的人間アノテートデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.07424521895492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model Inversion (MI) attacks aim to reconstruct information of private training data by exploiting access to machine learning models. The most common evaluation framework for MI attacks/defenses relies on an evaluation model that has been utilized to assess progress across almost all MI attacks and defenses proposed in recent years. In this paper, for the first time, we present an in-depth study of MI evaluation. Firstly, we construct the first comprehensive human-annotated dataset of MI attack samples, based on 28 setups of different MI attacks, defenses, private and public datasets. Secondly, using our dataset, we examine the accuracy of the MI evaluation framework and reveal that it suffers from a significant number of false positives. These findings raise questions about the previously reported success rates of SOTA MI attacks. Thirdly, we analyze the causes of these false positives, design controlled experiments, and discover the surprising effect of Type I adversarial features on MI evaluation, as well as adversarial transferability, highlighting a relationship between two previously distinct research areas. Our findings suggest that the performance of SOTA MI attacks has been overestimated, with the actual privacy leakage being significantly less than previously reported. In conclusion, we highlight critical limitations in the widely used MI evaluation framework and present our methods to mitigate false positive rates. We remark that prior research has shown that Type I adversarial attacks are very challenging, with no existing solution. Therefore, we urge to consider human evaluation as a primary MI evaluation framework rather than merely a supplement as in previous MI research. We also encourage further work on developing more robust and reliable automatic evaluation frameworks.
• Abstract（参考訳）: Model Inversion (MI)攻撃は、機械学習モデルへのアクセスを利用して、プライベートトレーニングデータの情報を再構築することを目的としている。 MI攻撃・防衛の最も一般的な評価フレームワークは、近年提案されているMI攻撃・防衛のほとんど全てにおける進捗を評価するために利用されてきた評価モデルに依存している。 本稿では,MI評価の詳細な研究を初めて行った。 まず、第1に、MI攻撃、防衛、プライベートおよびパブリックデータセットの28のセットアップに基づいて、MI攻撃サンプルの最初の包括的人間アノテートデータセットを構築する。 第2に,我々のデータセットを用いてMI評価フレームワークの精度を検証し,かなりの数の偽陽性に悩まされていることを明らかにする。 これらの結果は、これまでに報告されたSOTA MI攻撃の成功率に関する疑問を提起する。 第3に、これらの偽陽性の原因を分析し、設計制御実験を行い、MI評価におけるタイプIの対角的特徴の驚くべき影響と、対角的伝達性を見出した。 以上の結果から,SOTA MI攻撃の性能は過大評価されていることが示唆された。 結論として、広く使われているMI評価フレームワークにおける限界を強調し、偽陽性率を軽減する方法を提案する。 これまでの研究では、I型敵攻撃は非常に困難であり、既存の解決策がないことが示されている。 そこで我々は,従来のMI研究のようなサプリメントに留まらず,人間の評価を第一のMI評価フレームワークとして考えることを推奨する。 また、より堅牢で信頼性の高い自動評価フレームワークの開発にも取り組んでいきます。

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