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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2023

合成データに対するメンバーシップ推論攻撃評価フレームワークの拡張

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228178
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228178
d1d9e1d6-e0fa-425f-894b-7f905a66b7d6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2023148.pdf IPSJ-DICOMO2023148.pdf (1.5 MB)
 2025年6月28日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2023-06-28
タイトル
タイトル 合成データに対するメンバーシップ推論攻撃評価フレームワークの拡張
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 プライバシ保護,プライバシー保護
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
NTT社会情報研究所/大阪大学
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
NTT社会情報研究所/大阪大学
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
大阪大学
著者名 三浦, 尭之

× 三浦, 尭之

三浦, 尭之

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紀伊, 真昇

× 紀伊, 真昇

紀伊, 真昇

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市川, 敦謙

× 市川, 敦謙

市川, 敦謙

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岩花, 一輝

× 岩花, 一輝

岩花, 一輝

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芝原, 俊樹

× 芝原, 俊樹

芝原, 俊樹

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奥田, 哲矢

× 奥田, 哲矢

奥田, 哲矢

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矢内, 直人

× 矢内, 直人

矢内, 直人

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 合成データ生成技術の安全性を攻撃可能性の観点から考察するため,特定個人の元データへの所属の有無を推論するメンバーシップ推論攻撃の耐性を評価する方法が注目されている.Stadler らによって Usenix Security 2022 にて提案された安全性評価のゲームは,(1) サンプルの選び方が最悪ケースの評価をしていない,(2) 攻撃者が推論を行う判断を機械学習モデルに行わせており,判断基準がブラックボックス化してしまうという 2 つの課題があった.(1) の課題は著者らが CSS2022 にて,フレームワークを拡張する形で解決したが,(2) に関する検討はまだない.本研究では,Stadler らの機械学習モデルベースの手法と比較ができるように既存の推論方式の改良を提案し,2 種類のデータセット,6 種類の合成手法を用いて比較実験を行った.結果として,既存の機械学習モデルベースの推論方式より,提案した統計量ベースやサンプル距離ベースの推論方式がより AUC 基準で 0.07-0.10 ほど高い推論精度を出すことを確かめた.加えて,課題 (1) についても著者らのサンプルの選択の仕方が AUC 基準で 0.05-0.20 ほど有効であることをより多くのデータセット,合成手法に対して確かめた.
書誌情報 マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2023論文集

巻 2023, p. 1038-1046, 発行日 2023-06-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:55:35.868311
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