Estás leyendo la publicación: Un nuevo marco basado en juegos para sistematizar el conjunto de conocimientos sobre los riesgos de inferencia de privacidad en el aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático (ML) se han vuelto cada vez más populares, pero con esta popularidad surge una creciente preocupación por la fuga de información sobre los datos de entrenamiento. La investigación ha demostrado que un adversario puede inferir información confidencial de los modelos de ML a través de varios métodos, como la observación de los resultados o parámetros del modelo. Para abordar este problema, los investigadores han comenzado a usar juegos de privacidad para capturar modelos de amenazas y comprender los riesgos de implementar modelos de ML.
El estado del arte en la comprensión y mitigación de la fuga de información sobre datos de entrenamiento en modelos de aprendizaje automático (ML) implica el uso de juegos de privacidad para capturar modelos de amenazas y medir los riesgos de implementar modelos de ML. La investigación en esta área aún está en pañales, sin estándares bien establecidos para las definiciones basadas en juegos y sin comprensión de las relaciones entre los diferentes juegos de privacidad. Sin embargo, existe un interés creciente en esta área, con investigadores que trabajan para establecer relaciones entre los riesgos de privacidad y desarrollar formas de mitigar estos riesgos. Recientemente, un equipo de investigación de Microsoft y la Universidad de Virginia publicaron un artículo que tiene como objetivo resumir esta creciente preocupación y la investigación que se está realizando para comprender y mitigar la fuga de información sobre datos de entrenamiento en modelos de ML.
El artículo presenta la primera sistematización del conocimiento sobre los riesgos de inferencia de privacidad en ML. Propone una representación unificada de cinco riesgos fundamentales de privacidad como juegos: inferencia de membresía, inferencia de atributo, inferencia de propiedad, distinguibilidad de privacidad diferencial y reconstrucción de datos. Además, el artículo establece y prueba rigurosamente las relaciones entre los riesgos anteriores y presenta un estudio de caso que muestra que un escenario descrito como una variante de la inferencia de pertenencia en la literatura se puede descomponer en una combinación de inferencia de pertenencia y propiedad. Los autores discuten estrategias para elegir juegos de privacidad, sus usos actuales y futuros y sus limitaciones. Además, sugieren que los usuarios de juegos deben aprovechar los componentes básicos proporcionados en el artículo para diseñar juegos que capturen con precisión los modelos de amenazas específicos de su aplicación.
El artículo también afirma que el uso de juegos de privacidad se ha vuelto predominante en la literatura sobre la privacidad del aprendizaje automático y se ha utilizado para respaldar la evaluación empírica de los sistemas de aprendizaje automático contra diversas amenazas y para comparar la fuerza de las propiedades de privacidad y los ataques. Se menciona que en el futuro, los juegos de privacidad se pueden usar para comunicar propiedades de privacidad, haciendo explícito el modelo de amenazas y todas las suposiciones sobre la creación y el entrenamiento de conjuntos de datos, y pueden facilitar la discusión de los objetivos y garantías de privacidad con las partes interesadas que toman pautas y decisiones sobre la privacidad de ML. Además, el formalismo basado en juegos se puede usar para razonar sobre juegos usando la lógica del programa y manipularlos usando transformaciones del programa. El artículo también destaca las limitaciones de los juegos de privacidad, como el hecho de que pueden ser complejos y, a veces, requieren un razonamiento sobre las distribuciones continuas.
En conclusión, comprender y mitigar la fuga de información sobre datos de entrenamiento en modelos de aprendizaje automático (ML) es una preocupación creciente. Este artículo ha proporcionado una descripción general de esta preocupación y la investigación que se está realizando para comprender y mitigar la fuga de información sobre datos de entrenamiento en modelos de ML. También ha proporcionado estrategias para elegir juegos de privacidad, sus usos actuales y futuros y sus limitaciones. Los juegos de privacidad se han utilizado para capturar modelos de amenazas y medir los riesgos de implementar modelos ML. Se ha aconsejado a los usuarios de juegos que aprovechen los componentes básicos proporcionados en el artículo para diseñar juegos que capturen con precisión sus modelos de amenazas específicos de la aplicación. Además, en el futuro, los juegos de privacidad se pueden usar para comunicar propiedades de privacidad y facilitar la discusión de objetivos y garantías de privacidad con las partes interesadas que toman pautas y decisiones sobre la privacidad de ML.
