Ähnlichkeitsbasierter Labelinferenz-Angriff gegen das Training und die Inferenz von Split Learning

Core Concepts

Selbst wenn der Angreifer keine Kenntnis über die Architektur des Lernmodells hat, können die ausgetauschten Zwischenergebnisse, einschließlich der zerkleinerten Daten und Gradienten während des Trainings und der Inferenz von Split Learning, bereits die privaten Labels preisgeben. Basierend auf einer mathematischen Analyse der möglichen Labelleaks schlagen wir Ähnlichkeitsmaße für Gradienten und zerkleinerte Daten vor, um effiziente Labelinferenz-Angriffe sowohl während des Trainings als auch der Inferenz zu entwerfen.

Abstract

Die Studie analysiert die Sicherheitsleistung von Split Learning, indem sie die möglichen Labelleaks mathematisch untersucht und effiziente Labelinferenz-Angriffe vorschlägt.
Es werden drei Arten von Labelinferenz-Angriffen präsentiert:

Euklid-Distanz-basierte Labelinferenz: Der Angreifer hat einige Hilfsdaten und inferiert die privaten Labels direkt, indem er die nächste Euklid-Distanz findet.

Clustering-basierte Labelinferenz: Der Angreifer sammelt Daten während des Trainings und der Inferenz und nutzt dann die Clustering-Eigenschaften der Daten für einen besseren Angriffsansatz.

Labelinferenz mit Transfer Learning: Der Angreifer nutzt ein vortrainiertes Modell, um Merkmale zu extrahieren, und führt dann den ähnlichkeitsbasierten Labelinferenz-Angriff durch.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Ansätze eine Genauigkeit von fast 100% erreichen können, wenn die Trennschicht dem Ausgang nahe kommt. Die Angriffe erweisen sich auch als robust gegen verschiedene State-of-the-Art-Verteidigungsmechanismen.

Stats

Die Gradienten und zerkleinerten Daten können bereits Informationen über die privaten Labels preisgeben.

Quotes

Die ausgetauschten Zwischenergebnisse, einschließlich der zerkleinerten Daten und Gradienten während des Trainings und der Inferenz von Split Learning, können bereits die privaten Labels preisgeben.
Selbst wenn der Angreifer keine Kenntnis über die Architektur des Lernmodells hat, können die ausgetauschten Zwischenergebnisse bereits die privaten Labels preisgeben.

Key Insights Distilled From

Similarity-based Label Inference Attack against Training and Inference of Split Learning

by Junlin Liu,X... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2203.05222.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Verteidigungsmechanismen gegen die vorgeschlagenen Labelinferenz-Angriffe weiter verbessert werden?

Um die Verteidigungsmechanismen gegen die vorgeschlagenen Labelinferenz-Angriffe weiter zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Differenzielle Privatsphäre: Die Implementierung von differenzieller Privatsphäre kann dazu beitragen, die Privatsphäre der Daten zu schützen, indem zufälliges Rauschen zu den Zwischenergebnissen hinzugefügt wird. Dies erschwert es Angreifern, genaue Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen.

Federated Learning: Durch die Verwendung von Federated Learning können die Daten lokal auf den Geräten der Benutzer bleiben, wodurch die Offenlegung sensibler Informationen reduziert wird. Dies kann die Anfälligkeit für Labelinferenz-Angriffe verringern.

Feature Engineering: Die Auswahl und Transformation von Merkmalen in den Zwischenergebnissen kann dazu beitragen, sensible Informationen zu verschleiern und die Identifizierung von privaten Labels zu erschweren.

Robuste Modellarchitekturen: Die Verwendung von robusten Modellarchitekturen und Techniken wie Adversarial Training kann die Modelle widerstandsfähiger gegen Labelinferenz-Angriffe machen.

Überwachung und Früherkennung: Die Implementierung von Überwachungsmechanismen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen, kann dazu beitragen, potenzielle Angriffe frühzeitig zu identifizieren und Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Welche anderen Merkmale der Zwischenergebnisse könnten zusätzlich zur Labelinferenz verwendet werden?

Neben den vorgeschlagenen Merkmalen wie den Gradienten und den extrahierten Merkmalen (smashed data) könnten auch andere Zwischenergebnisse für die Labelinferenz verwendet werden. Einige zusätzliche Merkmale könnten sein:

Aktivierungen der Neuronen: Die Aktivierungen der Neuronen in den verschiedenen Schichten des Modells könnten Informationen über die Daten enthalten und für die Labelinferenz genutzt werden.

Fehler- und Verlustfunktionen: Die Analyse der Fehler- und Verlustfunktionen während des Trainingsprozesses könnte Hinweise auf die privaten Labels geben und für Angriffe verwendet werden.

Gradienten anderer Schichten: Die Gradienten anderer Schichten des Modells könnten ebenfalls potenziell sensible Informationen enthalten und für die Labelinferenz ausgenutzt werden.

Latente Darstellungen: Die latente Darstellung der Daten in den Zwischenergebnissen könnte ebenfalls verwendet werden, um private Labels zu inferieren.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Bereiche des maschinellen Lernens angewendet werden, um die Datenprivatsphäre zu schützen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf andere Bereiche des maschinellen Lernens angewendet werden, um die Datenprivatsphäre zu schützen, indem folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Anomalieerkennung: Die Methoden zur Labelinferenz können für die Anomalieerkennung genutzt werden, um ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in den Daten zu identifizieren und potenzielle Sicherheitsbedrohungen aufzudecken.

Privatsphäre in der Gesundheitsversorgung: In der Gesundheitsversorgung können ähnliche Angriffstechniken angewendet werden, um die Privatsphäre von Patientendaten zu schützen und sicherzustellen, dass sensible Informationen nicht offengelegt werden.

Sicherheit in der Finanzbranche: Im Finanzsektor können die Erkenntnisse genutzt werden, um sicherzustellen, dass Finanzdaten geschützt sind und keine vertraulichen Informationen durch Analyse der Zwischenergebnisse offengelegt werden.

Schutz persönlicher Daten: Die Methoden zur Labelinferenz können auch in anderen Bereichen eingesetzt werden, um die Privatsphäre persönlicher Daten zu schützen und sicherzustellen, dass sensible Informationen nicht kompromittiert werden.