Data Forensics in Diffusion Models: A Systematic Analysis of Membership Privacy

要約

近年、拡散モデルは画像生成の分野で大きな成功を収め、AI ベースの画像処理アプリケーションの最先端技術になりました。
拡散モデルの最近の進歩によってもたらされた多くの利点にもかかわらず、特にプライバシーの侵害や知的財産の侵害に関して、それらの潜在的な悪用についての懸念もあります.
特に、そのようなモデルの実際の展開を検討すると、それらの独自の特性のいくつかが新しい攻撃面を切り開きます。
攻撃ベクトルの徹底的な調査により、拡散モデルに対するメンバーシップ推論攻撃の体系的な分析を開発し、特に拡散モデルに関連する各攻撃シナリオに合わせた新しい攻撃方法を提案します。
私たちのアプローチは、簡単に入手できる量を活用し、非常に効果的であり、現実的なシナリオでほぼ完璧な攻撃性能 (>0.9 AUCROC) を達成します。
私たちの広範な実験は、画像生成タスクで拡散モデルを使用する際にプライバシーと知的財産のリスクを考慮することの重要性を強調して、私たちの方法の有効性を示しています。

要約(オリジナル)

In recent years, diffusion models have achieved tremendous success in the field of image generation, becoming the stateof-the-art technology for AI-based image processing applications. Despite the numerous benefits brought by recent advances in diffusion models, there are also concerns about their potential misuse, specifically in terms of privacy breaches and intellectual property infringement. In particular, some of their unique characteristics open up new attack surfaces when considering the real-world deployment of such models. With a thorough investigation of the attack vectors, we develop a systematic analysis of membership inference attacks on diffusion models and propose novel attack methods tailored to each attack scenario specifically relevant to diffusion models. Our approach exploits easily obtainable quantities and is highly effective, achieving near-perfect attack performance (>0.9 AUCROC) in realistic scenarios. Our extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method, highlighting the importance of considering privacy and intellectual property risks when using diffusion models in image generation tasks.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google