論文の概要: Amplifying Membership Signal Through Chained Regeneration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31991v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 17:29:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.327555
• Title: Amplifying Membership Signal Through Chained Regeneration
• Title（参考訳）: 連鎖再生によるメンバーシップ信号の増幅
• Authors: Wojciech Łapacz, Stanisław Pawlak,
• Abstract要約: 現在のメンバシップとデータセットの推論攻撃は、しばしばワンショット世代に依存する。 我々は、白、グレー、ブラックボックスMIAおよびDIを強化するモデルに依存しないフレームワークであるMADreMIAを紹介する。 以上の結果から,MADreMIAは多種多様なモデルファミリやモダリティにまたがるリッチな信号を提供することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The tendency of large generative models to memorize training data makes sample verification critical for privacy auditing and copyright enforcement. Current membership (MIA) and dataset inference (DI) attacks often rely on one-shot generations, which yield weak signals and limited sensitivity across modalities. Inspired by Model Autophagy Disorder (MAD), we introduce MADreMIA, a model-agnostic framework that enhances white-, gray-, and black-box MIA and DI. Rather than relying on shadow model training -- often infeasible for large generative models -- our framework facilitates scalable inference by leveraging inherent signals through iterative trajectories. This process utilizes chained generations across diverse modalities, where each output serves as the subsequent input, to improve membership evidence at low FPR. We demonstrate that memorized training samples exhibit significantly higher coherence and slower degradation during iterative regeneration than non-member generations. Our results show that MADreMIA provides richer signals across diverse model families and modalities; we present comprehensive evaluations for IARs, diffusion, and language models, alongside preliminary results demonstrating its potential for audio models.
• Abstract（参考訳）: 大規模な生成モデルによるトレーニングデータを記憶する傾向は、プライバシ監査や著作権執行において、サンプル検証を重要視している。 現在のメンバーシップ(MIA)とデータセット推論(DI)攻撃は、しばしばワンショット世代に依存し、弱い信号とモダリティ間の感度が制限される。 モデルオートファジー障害(MAD)にインスパイアされたMADreMIAは、白、グレー、ブラックボックスMIAおよびDIを強化するモデルに依存しないフレームワークである。 私たちのフレームワークは、影モデルトレーニング(多くの場合、大きな生成モデルでは実現不可能)に頼るのではなく、反復的な軌跡を通じて固有の信号を活用することで、スケーラブルな推論を促進する。 このプロセスは、各出力が後続の入力として機能し、低いFPRでのメンバシップエビデンスを改善する様々なモダリティの連鎖世代を利用する。 記憶されたトレーニングサンプルは,非メンバー世代に比べて,反復再生時のコヒーレンスと劣化が著しく高いことを示す。 以上の結果から,MADreMIAは多種多様なモデルファミリやモダリティにまたがるリッチな信号を提供し,IAR,拡散,言語モデルに対する包括的評価と,オーディオモデルの可能性を示す予備的な結果を示す。

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