自動音声認識モデルの監査におけるメンバーシップ推論の改善：擾乱損失特徴の活用

Concetti Chiave

自動音声認識モデルのメンバーシップ推論において、損失情報と擾乱ノイズを活用することで、従来の誤差特徴に比べて大幅な性能向上が可能である。

Sintesi

本研究では、自動音声認識(ASR)モデルのメンバーシップ推論(MI)に関して、損失情報と擾乱ノイズを活用した新しい特徴量を提案している。従来の誤差特徴に比べ、提案手法は特にサンプルレベルのMIで大幅な性能向上を示した。一方、話者レベルのMIでは、誤差特徴でも高い性能が得られるため、提案手法の改善は限定的だった。

具体的には以下の通り:

• 損失特徴(注意損失、CTCロス)は、サンプルレベルのMIで誤差特徴を15%以上上回る性能を示した。
• 損失特徴にガウシアンノイズや敵対的ノイズを組み合わせることで、さらに性能が向上し、サンプルレベルのMIでAccuracy 88%、AUC 94%を達成した。
• 話者レベルのMIでは、誤差特徴が既に高い性能を示しており、提案手法の改善は限定的だった。
• 異なるモデル構造や訓練データを持つシャドウモデルを用いた実験でも、提案手法の有効性が確認された。

本研究の成果は、ASRモデルの監査において、損失情報と擾乱ノイズを活用することで、より効果的なメンバーシップ推論が可能であることを示している。

Statistiche

提案手法のサンプルレベルMIでは、FPR 0.1の条件下でTPR 78.9%を達成した。一方、誤差特徴では30.6%にとどまった。
FPR 0.01の条件下でも、提案手法はTPR 24.2%を示し、誤差特徴の4.6%を大きく上回った。

Citazioni

"メンバーシップ推論は、学習モデルのプライバシー脅威として重要であると同時に、モデルの監査ツールとしても活用できる。"
"本研究では、ASRモデルのメンバーシップ推論において、損失情報と擾乱ノイズを活用した新しい特徴量を提案し、従来の誤差特徴に比べて大幅な性能向上を示した。"

Approfondimenti chiave tratti da

Improving Membership Inference in ASR Model Auditing with Perturbed Loss Features

by Francisco Te... alle arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.01207.pdf

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