Bayesian Perspective on Memorization and Reconstruction

要約

データの再構築の概念に関する新しいベイジアンの視点を紹介し、この視点を活用して、特定の設定で再構成攻撃を証明する新しいセキュリティ定義を提案します。
私たちはパラダイムを使用して、プライバシーと記憶の文献で最も悪名高い攻撃の1つであるフィンガープリントコード攻撃（FPC）に新しい光を当てました。
これらの攻撃は、再建攻撃ではなく、実際にはメンバーシップ推論攻撃の一形態であると主張します。
さらに、目標が再構成のみを防ぐため（メンバーシップの推論ではない）場合、場合によってはFPCから派生した不可能な結果がもはや適用されなくなったことを示します。

要約(オリジナル)

We introduce a new Bayesian perspective on the concept of data reconstruction, and leverage this viewpoint to propose a new security definition that, in certain settings, provably prevents reconstruction attacks. We use our paradigm to shed new light on one of the most notorious attacks in the privacy and memorization literature – fingerprinting code attacks (FPC). We argue that these attacks are really a form of membership inference attacks, rather than reconstruction attacks. Furthermore, we show that if the goal is solely to prevent reconstruction (but not membership inference), then in some cases the impossibility results derived from FPC no longer apply.

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