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Privacy-preserving Blockchain-based Global Data Sharing for Federated Learning with Non-IID Data Privacy-preserving Blockchain-based Global Data Sharing for Federated Learning with Non-IID Data ◎Zhuotao Lian(The University of Aizu), Qingkui Zeng(Nanjing University of Information Science and Technology.), Chunhua Su(The University of Aizu) Federated learning, as a privacy-enhanced distributed machine learning method, is a very hot research topic recently. It solves the direct problem of private data sharing and global model training because each participant uses their own data for training locally, and only shares the training results (such as model weights, gradients, etc.). But a practical problem it faces is the non-independent and identical distribution of data, which means that the local data of each participant is highly inconsistent, both in terms of quantity and distribution. Moreover, there is a lack of research related to the efficiency and privacy issues in the pretraining process. Therefore, in this paper, we propose a novel solution that uses blockchain technology to realize small-scale global data sharing which is used for pretraining. Simulation experiments verify that our method not only guarantees data security but also greatly improves performance in terms of training speed and accuracy. 機械学習のセキュリティ問題の一つであるポイズニング攻撃は, 訓練データ中に少量の異常なデータを挿入する（もしくは訓練データを変化させる）ことにより, モデルを汚染する攻撃である. ユーザからデータを集め逐次的に学習するシステムや, 第三者からデータを取得し利用するシステムでは, データがモデルに及ぼす影響を予測し, 悪影響を及ぼすデータを訓練時に排除することが必要となる. 本稿では, 精度劣化を目的としたポイズニング攻撃を検知するために, 敵対的構造を用いた検知手法を提案し, 複数のデータセットにおける検知結果について述べる. 提案する手法の特徴は, 検知対象の訓練データそのものを用いた訓練による評価を必要としないため, モデル運用前に検知器を生成できること, 敵対的構造を用いることにより検知できるポイズニングデータの特徴を幅広く学習できること, データの説明可能性に基づいた特徴量抽出をすることで検知効率を改善する点である. JPEG圧縮由来の歪み信号に対する応答特性に基づくAdversarial Examples検知手法 Detection of Adversarial Examples Using Sensitivities to JPEG Compression-Derived Signals ◎角森健太(岡山大学), 山﨑裕真(岡山大学), 栗林稔(岡山大学), 舩曵信生(岡山大学), 越前功(NII) イメージセンサインターフェースへのフォルト攻撃でトリガする DNN へのバックドア攻撃 Backdoor Attack against DNN triggered by Electrical Fault Injection on Image Sensor Interface ◎大山 達哉(立命館大学), 大倉 俊介(立命館大学), 吉田 康太(立命館大学), 藤野 毅(立命館大学) DNN(Deep Neural Network)による画像認識システムへの攻撃として訓練データのポイズニングを用いたバックドア攻撃が知られている．特定のマーク(トリガマーカ)が画像内の所定位置に配置されている際は，誤った (ターゲット)ラベルに分類するようにDNNを学習させる．攻撃者によって撮影画像の所定位置にトリガマーカが配置されるとバックドアが起動し誤分類を誘発するが，トリガマーカの位置や大きさが撮影環境で変化するため，安定してバックドアを起動するのは難しい．著者らはSCIS2021でイメージセンサとホストデバイスの間で画像情報の通信を行うMIPI(Mobile Industry Processor Interface)上で電気的な信号を注入して撮影画像上にトリガマーカを生成するフォルト攻撃を提案し，安定してバックドアをトリガできることを示した．昨年の報告ではグレイスケールの低解像度である手書き文字認識を行うDNNに攻撃を行ったが，本稿ではより現実的なシナリオとしてカラーの道路標識画像分類DNNを対象に同様の攻撃とトリガマーカの解析を行った結果を報告する． Data Lineage Management with Unlearning Method for Machine Learning Security and Privacy Issues Data Lineage Management with Unlearning Method for Machine Learning Security and Privacy Issues 〇Haibo ZHANG(Department of Information Science and Technology. Kyushu University), Toru NAKAMURA(KDDI Research Inc.), Takamasa ISOHARA(KDDI Research Inc.), Kouichi SAKURAI(Department of Information Science and Technology. Kyushu University) Privacy protection has been a concern for researchers for a long time. For users, once they have provided their information in an application, it is difficult to remove it from the root. Almost all advanced features are obtained based on learning and training of users’ data, and users’ personal privacy has been spread in every corner of the application. Recently, an increasing number of laws govern the useability of users’ privacy. For example, Article 17 of the General Data Protection Regulation (GDPR), the right to be forgotten, requires machine learning applications to remove a portion of data from a dataset and retrain it if the user makes such a request. From the security perspective, if the original dataset of a machine learning application is injected with malicious data by an attacker, e.g., if the internal data of the machine learning model can be stolen at will, it is also necessary to remove such data from the dataset and retrain it. Therefore, researchers propose machine unlearning as a research method to deal with such problems. In this paper, we provide an in-depth analysis of the security and privacy concerns in machine learning models. We illustrate the privacy and security concerns with machine unlearning methods based on the review of related academic and industrial works. Furthermore, we also discuss the future research direction and possibilities in this field. 部分観測マルコフ決定過程によるニューラルエージェント強化学習を使用した自律型SQL インジェクション攻撃手法 The autonomous SQL injection exploitation using neural agent reinforcement learning by partial observation Markov decision process ◎佐竹達也(情報セキュリティ大学院大学), 大塚玲(情報セキュリティ大学院大学) 機械学習を用いたフォグ環境の異常検知効率の考察 Consideration of the efficiency of anomaly detection in fog computing using machine learning 〇牧野俊太郎(東洋大学), 岡田怜士(東洋大学), 満永拓邦(東洋大学) Intel SGXによる安全で高速なDNN推論の実装方式 Secure and Efficient DNN Inference with Intel SGX 〇藤原啓成(株式会社 日立製作所), 佐藤尚宜(株式会社 日立製作所) 産業分野では画像認識DNNの活用機運が高まっているが，クラウドサーバ上で処理を完結するには機密情報や個人情報などセキュリティの制約があり，機密情報を用いたDNN利活用の多くはオンプレミス環境に留まっている．一方で，リソース・運用・保守・納期の観点からクラウド環境で行うことも不可欠である．本研究では，クラウドサーバを利用するDNN推論を行う際の機密情報の漏洩リスクに対し，Intel SGXによりDNN推論におけるデータ処理部分をセキュア化し，かつIntel SGXの制約による性能低下を軽減する実装方式の提案および評価を行った。性能評価の結果，提案方式によりTensorFlowを用いたDNN推論のセキュア化を約2.3倍の性能オーバヘッドで実現する見通しを得たので報告する． 勾配系の説明付きモデルに対するデータフリーモデル抽出攻撃 Data-Free Model Extraction Attacks against Gradients-Based Explainable AI ◎三浦尭之(NTT社会情報研究所 / 大阪大学), 芝原俊樹(NTT社会情報研究所), 矢内直人(大阪大学) 近年，深層学習をはじめとする機械学習の発展にともなって，訓練済みモデルをその入出力から復元してしまうモデル抽出攻撃の脅威に注目が集まっている．特に，攻撃者がクエリに用いる入力データを収集する代わりに，生成モデルを適応的に学習させて生成するデータフリー方式のモデル抽出攻撃が提案されている．さらに近年，説明可能なAIの出力する勾配情報を用いてデータフリー方式のモデル抽出攻撃が提案されている．しかし，この研究で検討している手法は，Vanilla Gradientというシンプルな説明に対しての攻撃であり，他の勾配系の説明には行われていなかった．本稿ではより広範な説明可能なAIへの攻撃可能性の検証として，被害者がSmoothGradによる説明を付けた場合の評価を行った．実験の結果，SmoothGradに対する攻撃は，正確な勾配を用いるVanilla Gradientに対するものよりは，効率精度は落ちるものの，説明を用いない従来手法よりは強力な攻撃になっていることが確かめられた．, k bella rays seminole. 部分観測マルコフ決定過程に基づいたニューラルエージェントを使用したペネトレーションテスト手法の提案 Proposal of a penetration testing method using neural agents based on partially observable markov decision process ◎米田智紀(情報セキュリティ大学院大学), 大塚玲(情報セキュリティ大学院大学)
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