타깃 모델의 가중치 접근이 회원 프라이버시에 미치는 영향 조사

核心概念

모델 가중치에 대한 백박스 접근이 증가하면서 회원 추론 공격의 공격 표면이 확대되었다. 그러나 기존 방식으로는 백박스 공격보다 성능이 좋지 않은데, 이는 그림자 모델의 정렬 불일치가 주요 원인으로 보인다.

摘要

이 연구는 그림자 모델의 정렬 불일치 원인을 체계적으로 분석하고, 모델 융합 문헌에서 개발된 재정렬 기술을 그림자 모델 컨텍스트로 확장하여 적용하였다.

분석 결과, 그림자 모델과 타깃 모델의 가중치 초기화가 다른 것이 주요 원인으로 나타났다. 반면 다른 요인들(데이터셋, 배치 순서, 드롭아웃)은 큰 영향을 미치지 않았다.

재정렬 기술을 적용하면 그림자 모델과 타깃 모델 간 정렬이 크게 개선되었다. 이를 바탕으로 백박스 회원 추론 공격을 평가한 결과, 내부 레이어 활성화 기반 공격은 정렬 불일치에 크게 영향받지만, 기울기 기반 공격은 때때로만 영향을 받는 것으로 나타났다. 재정렬을 통해 전자의 성능을 크게 개선할 수 있었고, 후자의 성능도 일부 개선할 수 있었다.

결과적으로 이 연구는 온디바이스 배포가 공격 표면을 확대하고, 새로 확보한 정보를 활용해 더 강력한 공격을 수행할 수 있음을 보여준다. 또한 화이트박스 환경에서 프라이버시 위험 평가 시 타깃 모델 아키텍처의 대칭성을 고려해야 하며, 재정렬 기술이 이를 위한 간단하고 비용 효율적인 수단이 될 수 있음을 시사한다.

统计

그림자 모델과 타깃 모델의 가중치 초기화가 다른 경우, 첫 번째 레이어의 가중치 정렬 불일치 점수가 12.09로 나타났다. 이는 타깃 모델의 뉴런 순서를 무작위로 재배열한 경우와 유사한 수준이다.
다른 요인들(데이터셋, 배치 순서, 드롭아웃)은 개별적으로 큰 영향을 미치지 않았다.

引用

"모델 가중치에 대한 백박스 접근이 증가하면서 회원 추론 공격의 공격 표면이 확대되었다."
"그림자 모델과 타깃 모델의 가중치 초기화가 다른 것이 주요 원인으로 나타났다."
"재정렬 기술을 적용하면 그림자 모델과 타깃 모델 간 정렬이 크게 개선되었다."

从中提取的关键见解

Investigating the Effect of Misalignment on Membership Privacy in the White-box Setting

by Ana-Maria Cr... 在 arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.05093.pdf

更深入的查询

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