論文の概要: Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23074v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 07:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.484413
• Title: Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
• Title（参考訳）: Fast-MIA: LLMの効率的かつスケーラブルなメンバシップ推論
• Authors: Hiromu Takahashi, Shotaro Ishihara,
• Abstract要約: Fast-MIAは,大規模言語モデル(LLM)に対するメンバシップ推論攻撃(MIA)を効率的に評価するPythonライブラリである。 LLMに対するMIAは、著作権、セキュリティ、データのプライバシーに対する懸念が高まり、重要な課題として浮上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7448254811651419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Fast-MIA (https://github.com/Nikkei/fast-mia), a Python library for efficiently evaluating membership inference attacks (MIA) against Large Language Models (LLMs). MIA against LLMs has emerged as a crucial challenge due to growing concerns over copyright, security, and data privacy, and has attracted increasing research attention. However, the progress of this research is significantly hindered by two main obstacles: (1) the high computational cost of inference in LLMs, and (2) the lack of standardized and maintained implementations of MIA methods, which makes large-scale empirical comparison difficult. To address these challenges, our library provides fast batch inference and includes implementations of representative MIA methods under a unified evaluation framework. This library supports easy implementation of reproducible benchmarks with simple configuration and extensibility. We release Fast-MIA as an open-source (Apache License 2.0) tool to support scalable and transparent research on LLMs.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル(LLMs)に対するメンバシップ推論攻撃(MIA)を効率的に評価するPythonライブラリであるFast-MIA(https://github.com/Nikkei/fast-mia)を提案する。 LLMに対するMIAは、著作権、セキュリティ、データプライバシに関する懸念が高まり、重要な課題として浮上し、研究の注目を集めている。 しかし,本研究の進展は,(1)LLMにおける推論の計算コストの増大,(2)MIA手法の標準化と保守の欠如,という2つの大きな障害によって著しく妨げられている。 これらの課題に対処するため、我々のライブラリは高速なバッチ推論を提供し、統一評価フレームワークによる代表MIAメソッドの実装を含む。 このライブラリは、単純な構成と拡張性を備えた再現可能なベンチマークを簡単に実装できる。 LLMのスケーラブルで透明な研究をサポートするオープンソース(Apache License 2.0)ツールとして、Fast-MIAをリリースしています。

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