主題資料審核透過跨機構聯邦學習中的來源推論攻擊

Alapfogalmak

本文提出了一種新的主題級別來源推論攻擊(SLSIA),能夠有效地檢測在跨機構聯邦學習中使用目標主題資料的所有本地客戶。SLSIA顯著優於現有的方法,在三個數據集上的最高平均準確率達到0.88。

Kivonat

本文提出了一種新的主題級別來源推論攻擊(SLSIA),用於檢測在跨機構聯邦學習中使用目標主題資料的所有本地客戶。

主要內容如下:

1. 提出SLSIA攻擊目標和威脅模型。SLSIA的目標是檢測所有使用目標主題資料訓練本地模型的客戶,而不僅僅是單一客戶。攻擊者(誠實但好奇的中央服務器)擁有目標主題的一部分資料,以及其他主題的資料,並知道本地模型的結構和超參數。

2. 詳細介紹SLSIA的方法論。SLSIA包括三個階段:1)預訓練模型,2)提取嵌入特徵訓練攻擊模型,3)評估本地模型以預測哪些客戶使用目標主題資料。預訓練模型包括使用目標主題資料和其他主題資料訓練的模型,攻擊模型利用這些嵌入特徵進行二元分類。

3. 在三個數據集(FEMNIST、Shakespeare和合成數據集)上評估SLSIA的性能。結果顯示,SLSIA顯著優於基線方法,最高平均準確率達到0.88。分析表明,主題資料分佈差異越大的數據集越容易受到SLSIA的攻擊。

4. 探討了基於項目級和主題級差分隱私的防禦措施。雖然差分隱私可以降低攻擊準確率,但也會大幅降低模型效用。大多數配置下,這些防禦措施無法完全阻止SLSIA。

總之,本文提出了一種新的SLSIA攻擊,能夠有效檢測跨機構聯邦學習中使用目標主題資料的所有本地客戶,為資料使用審核提供了一種實用的工具。

Statisztikák

在FEMNIST數據集上,本地客戶在第一輪聯邦學習中的數字分類任務準確率約為6%到18%。
在Shakespeare數據集上,本地客戶在第一輪聯邦學習中的下一個詞預測任務準確率約為1%到4%。
在合成數據集上,本地客戶在第一輪聯邦學習中的XOR值預測任務準確率約為40%到80%。

Idézetek

無

Főbb Kivonatok

Subject Data Auditing via Source Inference Attack in Cross-Silo Federated Learning

by Jiaxin Li, M... : arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19417.pdf

Mélyebb kérdések

如何進一步提高SLSIA的攻擊準確率,例如利用更複雜的攻擊模型或其他特徵?

要進一步提高SLSIA的攻擊準確率，可以考慮以下幾個方向：

使用更複雜的攻擊模型：可以探索更深層的神經網絡架構，例如卷積神經網絡（CNN）或長短期記憶網絡（LSTM），這些模型能夠捕捉更複雜的數據特徵。此外，集成學習方法（如隨機森林或梯度提升樹）也可以用來提高分類的準確性，通過結合多個模型的預測來減少過擬合的風險。

特徵工程：除了使用模型的中間嵌入輸出外，可以考慮提取其他特徵，例如數據點的統計特徵（如均值、方差）或基於主成分分析（PCA）等降維技術提取的特徵。這些特徵可以幫助攻擊模型更好地識別來自目標主體的數據模式。

多樣化的訓練數據：在預訓練階段，使用來自不同主體的數據進行模型訓練，這樣可以提高模型的泛化能力，從而在面對不同的攻擊場景時仍能保持高準確率。

增強學習：可以考慮使用增強學習技術來動態調整攻擊策略，根據模型的反饋不斷優化攻擊過程，這樣可以在不同的環境中自適應地提高攻擊效果。

在聯邦學習的後續輪次中,SLSIA的性能是否會受到影響,如何應對?

在聯邦學習的後續輪次中，SLSIA的性能可能會受到影響，主要原因如下：

模型聚合的影響：隨著多輪的模型更新和聚合，來自不同客戶端的數據會混合，這可能會導致模型對於特定主體的特徵學習變得模糊，從而降低SLSIA的準確性。

數據分佈的變化：如果後續輪次中客戶端的數據分佈發生變化，特別是當某些客戶端開始使用來自目標主體的數據時，這可能會影響模型的嵌入特徵，進而影響攻擊的效果。

為了應對這些挑戰，可以考慮以下策略：

在每一輪中進行攻擊：在每一輪的聯邦學習中重複執行SLSIA，這樣可以及時捕捉到模型的變化和數據的更新，從而提高攻擊的準確性。

使用增量學習：在每一輪中，根據新的數據和模型更新進行增量學習，這樣可以使攻擊模型更好地適應新的數據特徵。

監控模型性能：持續監控模型在不同輪次中的性能變化，根據性能指標調整攻擊策略，以保持高效的攻擊效果。

除了差分隱私,是否還有其他有效的防禦機制可以抵禦SLSIA攻擊?

除了差分隱私，還有其他幾種有效的防禦機制可以抵禦SLSIA攻擊：

模型剪枝：通過減少模型的參數數量或層數，降低模型的複雜性，這樣可以減少模型對於特定數據特徵的過擬合，從而降低攻擊者提取敏感信息的可能性。

隨機化技術：在模型訓練過程中引入隨機噪聲或隨機化的數據增強技術，這樣可以使得模型的輸出不再直接反映訓練數據的特徵，從而增加攻擊的難度。

對抗訓練：通過在訓練過程中引入對抗樣本，增強模型對於潛在攻擊的魯棒性。這樣可以使得模型在面對SLSIA等攻擊時，仍能保持較高的準確性。

數據加密：在聯邦學習中，對客戶端的數據進行加密，這樣即使攻擊者獲得了模型的輸出，也無法直接推斷出數據的來源或特徵。

監控和審計機制：建立有效的監控和審計機制，定期檢查模型的行為和數據使用情況，及時發現和應對潛在的安全威脅。