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Adversarial Robustness of Locality-Sensitive Hashing in Hamming Space


Kernkonzepte
Adversarial attacks can exploit vulnerabilities in Locality-Sensitive Hashing, highlighting the importance of robust LSH implementations.
Zusammenfassung
The article explores the vulnerability of Locality-Sensitive Hashing (LSH) to adaptive queries in Hamming space. It introduces an adversary that can exploit LSH data structures, finding false negatives faster than random sampling. The paper presents an algorithm to generate adversarial queries efficiently, impacting the reliability of LSH in sensitive applications. Experiments on synthetic and real datasets demonstrate the effectiveness and limitations of the proposed attack strategy. Introduction: Nearest neighbor search challenges in high dimensions. Related Work: Monte-Carlo and Las-Vegas LSH constructions. Preliminaries: Basics of LSH and hash families. Adversarial Algorithm: Strategy to force false negatives in LSH. Experiments: Evaluation of attack efficacy across datasets. Conclusions: Implications for LSH robustness and future research directions.
Statistiken
"The number of queries to the LSH data structure needed to generate the point q is bounded by O(log(cr) · log(1/δ)), where δ is the failure probability of LSH." "The expected size of Coll(q, z) is at most e2(λ + 1), where the expectation is taken with respect to the randomness of q."
Zitate
"LSH data structures should be given preference in sensitive applications." "Understanding potential attacks on LSH outweighs the limited risk of abuse."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Michael Kapr... bei arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.09707.pdf
On the adversarial robustness of Locality-Sensitive Hashing in Hamming  space

Tiefere Untersuchungen

How can false-negative-free LSH structures mitigate the vulnerabilities highlighted in the article

Um die in dem Artikel aufgezeigten Schwachstellen zu mildern, können false-negative-freie LSH-Strukturen eingesetzt werden. Diese Strukturen garantieren, dass keine falschen Negativergebnisse auftreten, was bedeutet, dass die LSH-Datenstruktur immer eine Antwort liefert, selbst wenn sie möglicherweise nicht die genaue Antwort ist. Durch die Verwendung solcher Strukturen können adaptive Angriffe, die darauf abzielen, die LSH-Datenstruktur zu täuschen, abgewehrt werden. Indem die LSH-Struktur so konfiguriert wird, dass sie keine falschen Negativergebnisse zulässt, wird die Robustheit gegenüber Angriffen verbessert und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse erhöht.

What are the implications of adaptive adversaries on other machine learning algorithms

Adaptive Gegner können auch andere maschinelle Lernalgorithmen beeinflussen, insbesondere solche, die auf sensiblen Daten arbeiten oder Sicherheitsanwendungen haben. Durch die Anpassung ihrer Anfragen können adaptive Gegner versuchen, Schwachstellen in den Algorithmen auszunutzen und falsche Ergebnisse zu erzeugen. Dies kann zu schwerwiegenden Konsequenzen führen, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen wie biometrischer Identifikation, medizinischer Diagnose oder Finanztransaktionen. Es ist daher entscheidend, dass maschinelle Lernalgorithmen gegen adaptive Angriffe robust sind, um die Integrität und Verlässlichkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.

How can differential privacy mechanisms enhance the robustness of LSH against adversarial attacks

Differenzielle Datenschutzmechanismen können die Robustheit von LSH gegenüber adversen Angriffen verbessern, indem sie die Zufälligkeit der Algorithmen erhöhen und die Informationen vor den Angriffen schützen. Durch die Anwendung differenzieller Datenschutztechniken auf LSH können die zufälligen Bits des Algorithmus vor dem Gegner verborgen werden, was es schwieriger macht, gezielte Angriffe durchzuführen. Diese Techniken können dazu beitragen, die Sicherheit und Integrität von LSH-Datenstrukturen zu stärken und die Auswirkungen von adaptiven Gegnern zu minimieren.
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