| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2025-06-05 15:25
ポイズニングを用いたメンバーシップ推論攻撃の連合学習への適用
○塚田智也・満保雅浩（金沢大） |
| 抄録 |
（和） |
近年，深層学習が様々な分野に活用されるようになり，個人のプライバシーに関するデータを深層学習で扱う機会が増えている．そこで，プライバシー保護を実現するために，個人のデータをクライアントごとに学習し，得られたモデルのパラメータのみをサーバに集約して学習する連合学習が考案されている．これらの（単一の）深層学習および連合学習には，あるデータが学習に使用されたかを推測するメンバーシップ推論攻撃（MIA）の脅威が存在することが知られている．また，単一の深層学習において学習データに意図的に悪意のあるデータを混入させるデータポイズニング攻撃によって，MIAの攻撃成功率が向上することが報告されている．本論文では，ポイズニングデータを用いたMIAを連合学習に適用し，その影響を検証する．そして，MIAの攻撃成功率が向上し，データポイズニングの割合やポイズニングデータを用いるクライアント数によってメンバーシップ推論攻撃への効果に差が出ることを示す． |
| （英） |
Even though it is known that membership inference attack becomes more effective against deep learning by using data poisoning, not so much results have been reported so far about the effect of such an attack against federated learning. In this paper, we conduct experiments on the application of the membership inference attacks using poisoned data to federated learning and show that the attack success rate of membership inference attacks can be improved by utilizing poisoning in federated learning. Furthermore, we show that the proportion of poisoned data and the number of clients using poisoned data affect the success rate of the membership inference attack against federated learning. |
| キーワード |
（和） |
連合学習 / メンバーシップ推論攻撃 / ポイズニング攻撃 / 深層学習 / プライバシー保護 / / / |
| （英） |
Federated learning / Membership Inference Attack / Poisoning Attack / Deep Learning / Privacy Preservation / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IST ME IEICE-IE IEICE-BioX IEICE-SIP IEICE-MI |
| 開催期間 |
2025-06-05 - 2025-06-06 |
| 開催地（和） |
金沢大学（角間キャンパス） |
| 開催地（英） |
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| テーマ（和） |
マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用、および一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IEICE-BioX |
| 会議コード |
2025-06-IST-ME-IE-BioX-SIP-MI |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ポイズニングを用いたメンバーシップ推論攻撃の連合学習への適用 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Application of the Membership Inference Attacks Using Poisoning to Federated Learning |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
連合学習 / Federated learning |
| キーワード(2)（和/英） |
メンバーシップ推論攻撃 / Membership Inference Attack |
| キーワード(3)（和/英） |
ポイズニング攻撃 / Poisoning Attack |
| キーワード(4)（和/英） |
深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） |
プライバシー保護 / Privacy Preservation |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
塚田 智也 / Tomoya Tsukada / ツカダ トモヤ |
| 第1著者 所属（和/英） |
金沢大学 (略称： 金沢大)
Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
満保 雅浩 / Masahiro Mambo / マンボ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） |
金沢大学 (略称： 金沢大)
Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2025-06-05 15:25:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
IEICE-BioX |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol.49 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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