Раскрытие конфиденциальных данных с помощью атак на модели машинного обучения с помощью вывода членства
17 января 2024 г.В документе «Атаки на основе вывода о членстве против моделей машинного обучения» показано, как легко выявить, как модели могут непреднамеренно передавать конфиденциальную информацию о данных, на которых они обучались.
Утечка данных посредством атак на определение членства (по сути, позволяющих злоумышленнику определить, использовалась ли конкретная запись данных в обучающем наборе модели машинного обучения) — еще одна причина, почему работа в пространстве дифференциальной конфиденциальности так интересна и ценна. В большинстве предприятий очень часто приходится иметь дело с конфиденциальными и конфиденциальными данными, и гарантия того, что эти данные не могут быть подвергнуты обратному проектированию или раскрытию, имеет решающее значение.
Авторы статьи проделали отличную работу, проведя множество экспериментов и оценок, продемонстрировав, что модели машинного обучения, особенно те, которые переоснащены, восприимчивы к этим типам атак. Авторы показывают, что модели ведут себя по-разному при запросе данных, которые они видели раньше, по сравнению с невидимыми данными. Эту разницу в поведении можно использовать для получения информации о членстве.
Ключевым вкладом статьи является введение новой техники под названием «теневое обучение». Этот метод включает в себя модели обучения (называемые теневыми моделями) для имитации поведения целевой модели с использованием данных, аналогичных данным обучения целевой модели. Затем теневые модели используются для создания набора данных для обучения модели атаки, которая учится различать выходные данные целевой модели на ее обучающих и тестовых данных. Эту модель атаки затем можно использовать для получения информации о членстве в новых записях данных.
Последствия этого имеют далеко идущие последствия. Всякий раз, когда возникает необходимость в технологиях повышения конфиденциальности, уместно поднять риски, связанные с атаками на основе вывода о членстве, и предпринять шаги по снижению этих рисков. Это включает в себя необходимость учитывать компромисс между точностью модели и уязвимостью к таким атакам, а также применять стратегии предотвращения переобучения.
Некоторые вопросы, которые возникают в результате этого исследования и которые, по моему мнению, требуют дальнейшего изучения, включают:
- Как мы можем эффективно измерить восприимчивость наших моделей к атакам на основе вывода о членстве?
- Каковы наилучшие методы реализации теневого обучения в реальных условиях и как мы можем обеспечить его эффективность?
- Существуют ли определенные типы данных или архитектуры моделей, которые более подвержены этим атакам, и как мы можем защититься от этого?
Мне было бы интересно сотрудничать с другими исследователями, которые в настоящее время углубляются в изучение
эти вопросы и изучение потенциальных совместных усилий по устранению этих уязвимостей.
:::информация Также опубликовано здесь.
:::
Оригинал