Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-Aprender de datos privados enfrenta desafíos como ataques de membresía y extracción de datos de entrenamiento.

2.-El modelo de amenaza asume que los adversarios pueden hacer consultas ilimitadas y acceder a los internos del modelo (caja blanca) o solo consultar el modelo (caja negra).

3.-Cuantificar la privacidad implica analizar algoritmos aleatorios para entender cómo diferentes respuestas revelan información sobre los datos de entrada.

4.-Los objetivos de diseño son preservar la privacidad de los datos de entrenamiento con garantías de privacidad diferencial de una manera genérica e intuitiva.

5.-PATE significa Agregación Privada de Conjuntos de Maestros. Separa los datos sensibles y entrena modelos de maestros en cada partición.

6.-En PATE, se agregan las predicciones de un conjunto de modelos de maestros entrenados en particiones de datos disjuntas.

7.-La agregación toma un conteo de votos de las predicciones de los maestros y emite la clase con el máximo de votos.

8.-Intuitivamente, si la mayoría de los maestros están de acuerdo en la etiqueta, no depende de particiones de datos específicas, por lo que el costo de privacidad es pequeño.

9.-Para proporcionar privacidad diferencial, se utiliza agregación ruidosa agregando ruido laplaciano a los conteos de votos antes de tomar el máximo.

10.-El maestro agregado se utiliza para entrenar un modelo de estudiante utilizando consultas sobre datos públicos disponibles.

11.-Es necesario entrenar un modelo de estudiante porque cada predicción del maestro agregado aumenta la pérdida de privacidad, e inspeccionar sus internos podría revelar datos privados.

12.-En el momento de la inferencia, el modelo de estudiante se despliega y está disponible para el adversario. Apunta a proporcionar privacidad para los datos de entrenamiento.

13.-La privacidad diferencial cuantifica las garantías de privacidad. Un algoritmo es diferencialmente privado si conjuntos de datos similares producen salidas estadísticamente cercanas.

14.-La técnica del contador de momentos se aplica para analizar las garantías de privacidad diferencial de PATE.

15.-Los quórums fuertes (acuerdo entre maestros) resultan en pequeños costos de privacidad. El límite de privacidad depende de los datos.

16.-PATE-G es una variante generativa de PATE que utiliza GANs.

17.-Los GANs tienen un generador que produce datos sintéticos y un discriminador que clasifica los datos como reales o falsos.

18.-En el entrenamiento GAN semi-supervisado, el discriminador también predice la clase para datos reales además de la distinción real/falso.

19.-En PATE-G, el estudiante se entrena utilizando aprendizaje semi-supervisado basado en GAN consultando al maestro agregado.

20.-Para el despliegue, se utiliza el componente discriminador del estudiante GAN para hacer predicciones mientras se apunta a proteger la privacidad.

21.-Los experimentos evalúan PATE en conjuntos de datos como MNIST, SVHN, UCI Adult y UCI Diabetes con varias arquitecturas de modelos.

22.-Los resultados muestran la precisión del conjunto de maestros agregados en los conjuntos de prueba.

23.-Existe un compromiso privacidad-utilidad entre la precisión del modelo de estudiante y la fuerza de las garantías de privacidad.

24.-PATE logra una precisión del estudiante cercana a las líneas base no privadas mientras proporciona garantías de privacidad diferencial significativas.

25.-Hay más detalles disponibles en el repositorio de código vinculado y en el póster de los autores en la conferencia.

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