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| 講演名 | 2025-03-05 13:15 ［ポスター講演］GANベースの画像生成器に対するモデル反転攻撃の試み ○江尻有佳・中村和晃（東京理科大）  EMM2024-122 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習モデルを標的とするサイバー攻撃の可能性が懸念されており，代表的な攻撃の一つにモデル反転攻撃（Model Inversion Attack; MIA）がある．MIA は，機械学習モデルの出力を解析することにより，本来非公開であるはずの訓練データを推定・暴露する攻撃である．従来，MIAは主に識別モデルを対象として研究が進められてきた．一方で，近年発展が著しい生成モデルを標的とするMIAは十分に検討されていない．本研究では，生成モデルに対するMIAのリスク分析の第一歩として，敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network; GAN）に基づく画像生成器を標的としたMIA手法を提案する．生成モデルの出力データの確率密度分布が各訓練データの位置でピークを持つとの考察に基づき，提案手法では，そのピーク位置を勾配降下法で探索することにより，訓練データに極めて近い画像の生成を試みる．実験の結果，提案手法は訓練データの暴露に一定の効果があることが示された． |
| （英） | Recently, the threat of cyber-attacks against machine learning models has increased. One example is the Model Inversion Attack (MIA). MIA is an attack that analyzes the outputs of a target model to estimate and reveal its training samples. So far, MIA methods have been actively studied on discriminative models. However, to the best of our knowledge, no existing MIA studies focus on generative models, which have been remarkably advancing in recent years. In this paper, as the first step in analyzing the risk of MIA on generative models, we propose an MIA method targeting a GAN-based image generator. The proposed method is based on the consideration that the density distribution of images generated by a target model has a local peak at the location of each training sample. Based on this consideration, the proposed method searches for the local peaks with the gradient descent algorithm to obtain MIA results similar to the training samples. The results show a certain level of attack capability of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 敵対的生成ネットワーク / 画像生成器 / モデル反転攻撃 / 確率密度分布 / 極大値探索 / / / |
| （英） | generative adversarial network / image generator / model inversion attack / density distribution / local maxima search / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 414, EMM2024-122, pp. 28-33, 2025年3月. | |
| 資料番号 | EMM2024-122 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EMM2024-122 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawaken Seinenkaikan |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2025-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GANベースの画像生成器に対するモデル反転攻撃の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Investigation of Model Inversion Attacks on GAN-based Image Generator |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 敵対的生成ネットワーク / generative adversarial network |
| キーワード(2)（和/英） | 画像生成器 / image generator |
| キーワード(3)（和/英） | モデル反転攻撃 / model inversion attack |
| キーワード(4)（和/英） | 確率密度分布 / density distribution |
| キーワード(5)（和/英） | 極大値探索 / local maxima search |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江尻 有佳 / Yuka Ejiri / エジリ ユウカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 和晃 / Kazuaki Nakamura / ナカムラ カズアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-05 13:15:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2024-122 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.414 |
| ページ範囲 | pp.28-33 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (EMM) |
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