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J-GLOBAL ID：202202259643195261   整理番号：22A0959937

私のデータに関するモデル列 メンバシップ指紋認証による訓練データの知的所有権の保護【JST・京大機械翻訳】

Your Model Trains on My Data? Protecting Intellectual Property of Training Data via Membership Fingerprint Authentication

著者 (4件)： Liu Gaoyang (Hubei Key Laboratory of Smart Internet Technology, School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Xu Tianlong (Hubei Key Laboratory of Smart Internet Technology, School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Ma Xiaoqiang (Hubei Key Laboratory of Smart Internet Technology, School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Wang Chen (Hubei Key Laboratory of Smart Internet Technology, School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 17  ページ： 1024-1037  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,データは様々な機械学習(ML)アプリケーションを燃料とする新しい油になった。石油精製として,MLモデルへのデータの提供は,大規模なコストと専門知識の成果の製品である。しかし,MLにおける訓練データの知的財産(IP)をいかに保護するかは,大部分がオープンである。本論文では,メンバーシップ指紋認証を介して訓練データIPエンベズメントを検出する新しいフレームワークであるMeFAを提示し,それは,疑わしいMLモデルが保護されたターゲットデータに対して訓練されたかどうかを決定することができる。重要な観察は,データの一部が,異なるMLモデルの予測挙動に同様の影響を持つことである。これに基づき,MeFAは,目標データの指紋としてこれらのデータを抽出して,得られたメンバーシップ指紋を同定することによって,データ所有権を確認するために認証モデルを構成するために,メンバーシップ推論技術を利用した。MeFAにはいくつかの顕著な特徴がある。それは,そのブラックボックス予測APIを除いて,疑わしいモデルのいかなる知識も仮定せず,それにより,与えられた入力の予測出力を単に得ることができ,また,データの固有メンバーシップ特性を利用するため,データセットまたは訓練プロセスに修正を必要としない。副産物として,MeFAは,モデルの訓練プロセスを修正することなく,MLモデルの所有権を検証するためのポスト保護としても機能できる。3つの現実的なデータセットと7つのタイプのMLモデルに関する広範な実験は,MeFAの有効性を検証し,訓練データが部分的に使用され,あるいは代表的なメンバーシップ推論防御で前処理された場合,シナリオに対してロバストであることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  石油精製 ,  保護 ,  *知的財産権 ,  ブラックボックス ,  応用プログラム ,  *モデル ,  *指紋 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  *認証
準シソーラス用語： 所有権 ,  *訓練データ ,  知的財産 ,  *指紋認証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  メンバ ,  シップ ,  指紋認証 ,  訓練データ ,  知的所有権