Privatsphäre-Hintertüren: Verbesserung des Membership-Inferenz-Angriffs durch Vergiftung vortrainierter Modelle

핵심 개념

Durch Vergiftung vortrainierter Modelle können Angreifer die Wahrscheinlichkeit deutlich erhöhen, dass Details des Trainingsdatensatzes eines Opfers preisgegeben werden, wenn das Opfer das vergiftete Modell nachtrainiert.

초록

In diesem Artikel wird ein neuer Angriff, der "Privatsphäre-Backdoor-Angriff", vorgestellt. Dieser Angriff zielt darauf ab, die Privatsphäre-Lücke zu verstärken, die entsteht, wenn ein Opfer ein vortrainiertes Modell nachtrainiert. Der Angreifer vergiftet dazu das Vortrainingsmodell so, dass beim Nachtraining des Opfers dessen Trainingsdaten mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit preisgegeben werden als bei einem normalen Modell.

Der Angriff funktioniert wie folgt:

1. Der Angreifer vergiftet ein öffentlich verfügbares Vortrainingsmodell, indem er die Gewichte so manipuliert, dass der Verlust auf bestimmte Zieldatenpunkte anomal hoch ist.
2. Das Opfer lädt das vergiftete Modell herunter und trainiert es auf seinem privaten Datensatz nach.
3. Der Angreifer führt dann einen Membership-Inferenz-Angriff durch, um zu bestimmen, welche Datenpunkte Teil des Trainingsdatensatzes des Opfers waren.

Der Artikel zeigt, dass dieser Angriff auf verschiedene Arten von Modellen, darunter CLIP-Modelle und große Sprachmodelle, anwendbar ist und die Erfolgsquote des Membership-Inferenz-Angriffs deutlich erhöht. Außerdem werden verschiedene Feinabstimmungsmethoden und Inferenzstrategien untersucht, um die Robustheit des Angriffs zu demonstrieren.

통계

Der Angriff erhöht die True-Positive-Rate bei 1% Falsch-Positiv-Rate (TPR@1%FPR) für ImageNet von 0,188 auf 0,503.
Für den GPT-Neo-125M-Sprachmodell-Datensatz erhöht sich die TPR@1%FPR von 0,049 auf 0,874.
Für den ClinicalBERT-Encoder-Sprachmodell-Datensatz MIMIC-IV steigt die TPR@1%FPR von 0,024 auf 0,933.

인용구

"Durch Vergiftung vortrainierter Modelle können Angreifer die Wahrscheinlichkeit deutlich erhöhen, dass Details des Trainingsdatensatzes eines Opfers preisgegeben werden, wenn das Opfer das vergiftete Modell nachtrainiert."
"Unser Angriff beginnt mit einem Angreifer, der ein neues vortrainiertes Modell manipuliert und es dann für jeden zum Herunterladen bereitstellt. Ein Opfer lädt dann dieses vergiftete Modell herunter und trainiert es mit seinem eigenen privaten Datensatz nach."

핵심 통찰 요약

Privacy Backdoors

by Yuxin Wen,Le... 게시일 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01231.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte man die Robustheit von Modellen gegen solche Privatsphäre-Backdoor-Angriffe verbessern?

Um die Robustheit von Modellen gegen Privatsphäre-Backdoor-Angriffe zu verbessern, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von zusätzlichen Sicherheitsmechanismen während des Trainings und der Validierung von Modellen. Dazu gehören Techniken wie das Hinzufügen von Rauschen zu den Trainingsdaten, um das Modell robuster gegenüber gezielten Angriffen zu machen. Des Weiteren könnten regelmäßige Sicherheitsaudits und Überprüfungen der Modelle durchgeführt werden, um potenzielle Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Zudem wäre es ratsam, die Quellen und Integrität der verwendeten Pretrained-Modelle genau zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie frei von Backdoors sind.

Welche anderen Arten von Backdoor-Angriffen könnten neben Sicherheitsbedenken auch Auswirkungen auf die Privatsphäre haben?

Neben den Privatsphäre-Backdoor-Angriffen gibt es auch andere Arten von Backdoor-Angriffen, die sowohl Sicherheitsbedenken als auch Auswirkungen auf die Privatsphäre haben können. Ein Beispiel hierfür sind klassische Backdoor-Angriffe, bei denen absichtlich Schwachstellen in einem Modell eingebaut werden, um unbefugten Zugriff oder Kontrolle zu ermöglichen. Diese Art von Angriffen kann nicht nur die Sicherheit des Modells gefährden, sondern auch die Privatsphäre der Benutzer beeinträchtigen, indem sensible Daten kompromittiert werden. Darüber hinaus können auch Trojaner-Angriffe, bei denen schädliche Funktionen in das Modell eingebettet werden, um unerwünschte Aktionen auszuführen, erhebliche Auswirkungen auf die Privatsphäre haben, indem sie vertrauliche Informationen preisgeben oder manipulieren.

Welche Implikationen haben Privatsphäre-Backdoor-Angriffe für den Einsatz von Federated Learning in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen?

Privatsphäre-Backdoor-Angriffe können erhebliche Implikationen für den Einsatz von Federated Learning in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen haben. Da in solchen Bereichen hochsensible und vertrauliche Daten verarbeitet werden, ist der Schutz der Privatsphäre und Sicherheit von größter Bedeutung. Durch die Möglichkeit, feindliche Modelle mit Privacy Backdoors in das System einzuschleusen, könnten Angreifer Zugriff auf sensible Patientendaten erlangen oder die Integrität medizinischer Informationen gefährden. Dies könnte nicht nur die Privatsphäre der Patienten gefährden, sondern auch die Vertrauenswürdigkeit des gesamten Gesundheitssystems beeinträchtigen. Daher ist es entscheidend, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um die Privatsphäre und Sicherheit von Daten in sensiblen Bereichen zu gewährleisten.