Khái niệm cốt lõi
Generative Modelle wie Tabular-GANs bergen Risiken für den Datenschutz, da sie möglicherweise vertrauliche Informationen aus den Trainingsdaten speichern. Angreifer können Techniken wie Auswahl- und Rekonstruktionsangriffe nutzen, um diese Informationen aus synthetischen Datensätzen wiederherzustellen.
Tóm tắt
Der Artikel untersucht die Risiken für den Datenschutz, die von generativen adversariellen Netzwerken (GANs) für die Erstellung synthetischer Tabellendatensätze ausgehen können. Zu diesem Zweck analysieren die Autoren die Auswirkungen von Wiedererkennungsangriffen auf synthetische Daten, d.h. Angriffe, die darauf abzielen, Samples auszuwählen, die voraussichtlich memorisierten Trainingsstichproben entsprechen, basierend auf ihrer Nähe zu den nächstgelegenen synthetischen Datensätzen.
Die Autoren betrachten mehrere Szenarien, in denen Angreifer unterschiedliche Zugriffsstufen oder Kenntnisse des generativen Modells und prädiktiven Modells haben. Sie untersuchen auch, wie effektiv der Einsatz von evolutionärer multikriterieller Optimierung bei der Rekonstruktion genauerer Angriffe ist.
Die Ergebnisse zeigen, dass Angreifer erhebliche Datenschutzrisiken bergen, indem sie synthetische Samples auswählen, die wahrscheinlich memorisierte Trainingsstichproben darstellen. Darüber hinaus stellen die Autoren fest, dass die Datenschutzbedrohungen erheblich zunehmen, wenn der Angreifer entweder Kenntnisse oder Schwarzbox-Zugriff auf die generativen Modelle hat. Sie finden auch, dass Rekonstruktionsangriffe durch mehrkriterielles Optimieren das Risiko der Identifizierung vertraulicher Samples sogar erhöhen.
Thống kê
Generative Modelle wie GANs können vertrauliche Informationen aus Trainingsdaten speichern.
Angreifer können Techniken wie Auswahl- und Rekonstruktionsangriffe nutzen, um diese Informationen wiederherzustellen.
Der Erfolg der Angriffe hängt vom Zugriffsniveau des Angreifers auf das generative Modell ab.
Rekonstruktionsangriffe durch mehrkriterielles Optimieren erhöhen das Risiko der Identifizierung vertraulicher Samples.
Trích dẫn
"Generative Modelle sind Gegenstand von Überanpassung und können daher möglicherweise sensible Informationen aus den Trainingsdaten preisgeben."
"Die Risiken der Überanpassung durch diskriminative Modelle, bei denen die primären Vorhersageaufgaben Klassifizierung oder Regression sind, wurden gut hervorgehoben und berücksichtigt."
"Wir folgern, dass die zunehmende Zugänglichkeit von Tabular-GAN-Modellen die Privatsphäre sensibler Informationen bedrohen kann."