13、大数据与模型设计管道中的隐私管理

大数据与模型设计管道中的隐私管理

在机器学习领域，隐私管理是一个至关重要的问题。随着数据量的不断增加和模型复杂度的提高，如何在保证模型性能的同时保护数据隐私成为了研究的热点。本文将介绍一些在模型设计管道中实现隐私管理的技术和策略。

对抗框架组件

• OPTMARGIN 防御技术 ：该技术从区域分类器的替代模型创建低失真对抗样本，这些样本对小扰动具有鲁棒性。控制器可以控制和调整上传的上游训练数据中对抗样本的比例。对抗样本通过将对抗失真（即每个对抗记录与原始数据之间的欧几里得距离）保持在最小水平来隐藏上传数据集的敏感信息。使用最小失真率，我们可以生成与原始数据具有相同分类标签的对抗样本。
• 模拟器 ：该组件模拟目标模型的概率分布，以有效地设计影子模型。影子模型紧密跟踪目标模型的行为和分布模式。对抗数据可用于最小化模拟器的二次损失。
• 隐私泄漏评估器 ：负责推断对抗样本的隐私保护有效性。它可以推断任何评估器插件（例如成员推理攻击）中的隐私泄漏程度，并有助于对通过该框架实现的防御水平进行基准测试。评估器接收反馈并将评估结果发送给对抗扰动生成器，以帮助生成器发现和生成合适的对抗样本。评估函数可以采用约束条件（如泛化差距、攻击准确率的降低或攻击分类器的损失函数），这些约束条件在微调噪声生成过程中起着重要作用。例如，评估器的高推理准确率会促使向更高扰动干扰的方向进行调整，而低推理准确率则会促使向更低扰动干扰的方向进行调整。

对抗框架在 ML 管道中的目标

将对抗框架作为 MLOps 和云最佳