| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-18 10:20 ラベルと特徴量保護データのMIAに対する脆弱性解析 ○芦田 仁・宮地充子（阪大）  IA2026-16 ICSS2026-16 |
|
| 抄録 | （和） | 機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃（MIA）は，特定のデータが訓練に用いられたかを推測するモデルのリスク評価に用いる攻撃である．2022年に提案された尤度比攻撃（LiRA）は，低い偽陽性率で極めて高い成功率を示し，新たな評価基軸を提案した．また，防御策としてDP-SGDが有効であることも明示されている．一方で，学習データのLDPに基づく摂動にはラベル, 特徴量の摂動を行う label-only LDP と data-only LDP が存在する．既存研究では機械学習モデルの精度向上と摂動強度のトレードオフに関する研究がなされており，これらを用いた際のMIA耐性についてはほとんど報告されていない．本研究では，画像データと表形式データを用いて，label-only LDPとdata-only LDPに対するMIA耐性について実験的に解析を行い，それぞれのMIA耐性を検証する．また，MIA耐性の向上に重要な摂動について議論する． |
| （英） | Membership Inference Attack (MIA) assess machine learning risks by inferring if specific data was used in training. The Likelihood Ratio Attack (LiRA), proposed in 2022, established a new evaluation standard due to its high success and low false positive rates. While DP-SGD is a proven defense, the MIA resistance of Local Differential Privacy (LDP) mechanisms—specifically label-only and data-only LDP—remains underexplored. Existing research primarily focuses on the trade-off between accuracy and perturbation strength. In this study, we experimentally analyze the MIA resistance of both LDP methods using image and tabular datasets, and discuss key perturbations necessary for improving MIA resistance. | |
| キーワード | （和） | メンバーシップ推論攻撃 / 差分プライバシー / 機械学習 / / / / / |
| （英） | Membership Inference Attack / Differential Privacy / Machine Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 74, ICSS2026-16, pp. 100-107, 2026年6月. | |
| 資料番号 | ICSS2026-16 | |
| 発行日 | 2026-06-10 (IA, ICSS) | |
| 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 | IA2026-16 ICSS2026-16 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2026-06-17 - 2026-06-18 |
| 開催地（和） | e-とぴあ・かがわ BBスクエア |
| 開催地（英） | e-Topia, Kagawa BB Square |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2026-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ラベルと特徴量保護データのMIAに対する脆弱性解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Vulnerability Analysis of Labels and Feature-Protected Data Against MIA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | メンバーシップ推論攻撃 / Membership Inference Attack |
| キーワード(2)（和/英） | 差分プライバシー / Differential Privacy |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 芦田 仁 / Jin Ashida / アシダ ジン |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 充子 / Atsuko Miyaji / ミヤジ アツコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-18 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | IA2026-16, ICSS2026-16 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.73(IA), no.74(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.100-107 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-06-10 (IA, ICSS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]