一种新的人工智能理论框架，用于分析和限制机器学习模型中的信息泄漏
A new AI theory framework for analyzing and limiting information leakage in machine learning models.
由于机器学习算法在复杂和敏感问题中的应用，ML算法引发了隐私和安全问题的关注。研究表明，ML模型可能通过攻击泄漏敏感信息，因此提出了一种新的形式化方法来概括和连接这些攻击与记忆和泛化之间的关系。先前的研究主要关注依赖于数据的策略来执行攻击，而不是创建一个通用框架来理解这些问题。在这个背景下，最近有一项研究提出了一种新的形式化方法来研究推断攻击及其与泛化和记忆的关系。该框架考虑了一种更一般的方法，对给定训练集的模型参数分布不作任何假设。
文章提出的主要思想是从不同和互补的角度研究泛化、差分隐私（DP）、属性和成员推断攻击之间的相互作用，与先前的工作有所不同。该文章将结果扩展到尾部有界损失函数的更一般情况，并考虑了具有白盒访问权限的贝叶斯攻击者，从而得到了所有可能对手的成功概率和泛化缺口的上界。文章表明，先前的研究已经证明了“泛化意味着隐私”这个逆命题是错误的，并通过提供一个例子来反证明，其中泛化缺口趋近于0，而攻击者却实现了完美的准确性。具体而言，这项工作提出了一种建模机器学习（ML）系统上成员和/或属性推断攻击的形式化方法。它提供了一个简单而灵活的框架，定义可以应用于不同的问题设置。研究还确定了推断攻击成功率的普遍界限，这可以作为隐私保证，并指导ML模型的隐私防御机制的设计。作者们研究了泛化缺口与成员推断之间的关系，表明糟糕的泛化可能导致隐私泄漏。他们还研究了训练模型存储的关于其训练集的信息量及其在隐私攻击中的作用，并发现互信息上界了贝叶斯攻击者的增益。对分类的线性回归和深度神经网络进行的数值实验证明了所提方法在评估隐私风险方面的有效性。
研究团队的实验揭示了机器学习模型信息泄漏的情况。通过使用界限，该团队能够评估攻击者的成功率，并发现下界是泛化缺口的函数。这些下界不能保证没有攻击者能够表现更好。然而，如果下界高于随机猜测，那么模型被认为会泄漏敏感信息。研究团队证明了易受成员推断攻击的模型也可能容易受到其他隐私侵犯的攻击，这些攻击可以通过属性推断攻击揭示出来。比较了几种属性推断策略的效果，结果显示对模型的白盒访问可以产生显著的收益。贝叶斯攻击者的成功率提供了强大的隐私保证，但计算相关的决策区域似乎在计算上不可行。然而，研究团队提供了一个使用线性回归和高斯数据的合成例子，在这个例子中可以通过解析计算涉及的分布。
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总之，机器学习（ML）算法的广泛应用引发了隐私和安全方面的担忧。最近的研究突出了通过成员和属性推断攻击泄漏敏感信息的风险。为了解决这个问题，提出了一个新的形式化方法，提供了一个更一般的方法来理解这些攻击及其与泛化和记忆的关系。研究团队确定了推断攻击成功率的普遍界限，这可以作为隐私保证，并指导ML模型的隐私防御机制的设计。他们对线性回归和深度神经网络的实验证明了所提方法在评估隐私风险方面的有效性。总体而言，这项研究提供了有关ML模型信息泄漏的宝贵见解，并强调了改进其隐私和安全性的持续努力的必要性。
