مقاله یک دیدگاه نظری در مورد حمله و دفاع نشت گرادیان در ترانسفورماتور

چکیده

The Deep Leakage from Gradient (DLG) attack has emerged as a prevalent and highly effective method for extracting sensitive training data by inspecting exchanged gradients. This approach poses a substantial threat to the privacy of individuals and organizations alike. This research presents a comprehensive analysis of the gradient leakage method when applied specifically to transformer-based models. Through meticulous examination, we showcase the capability to accurately recover data solely from gradients and rigorously investigate the conditions under which gradient attacks can be executed, providing compelling evidence. Furthermore, we reevaluate the approach of introducing additional noise on gradients as a protective measure against gradient attacks. To address this, we outline a theoretical proof that analyzes the associated privacy costs within the framework of differential privacy. Additionally, we affirm the convergence of the Stochastic Gradient Descent (SGD) algorithm under perturbed gradients. The primary objective of this study is to augment the understanding of gradient leakage attack and defense strategies while actively contributing to the development of privacy-preserving techniques specifically tailored for transformer-based models. By shedding light on the vulnerabilities and countermeasures associated with gradient leakage, this research aims to foster advancements in safeguarding sensitive data and upholding privacy in the context of transformer-based models.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

نشت عمیق از حمله شیب (DLG) به عنوان روشی رایج و بسیار مؤثر برای استخراج داده های آموزش حساس با بازرسی از شیب های رد و بدل ظاهر شده است.این رویکرد تهدیدی اساسی برای حریم خصوصی افراد و سازمان ها به طور یکسان ایجاد می کند.این تحقیق یک تجزیه و تحلیل جامع از روش نشت شیب هنگامی که به طور خاص برای مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور اعمال می شود ، ارائه می دهد.از طریق معاینه دقیق ، ما توانایی بازیابی دقیق داده ها را صرفاً از شیب و بررسی دقیق شرایطی که می توان حملات شیب را اجرا کرد ، به نمایش می گذاریم و شواهد قانع کننده ای را ارائه می دهیم.علاوه بر این ، ما رویکرد معرفی سر و صدای اضافی در شیب را به عنوان یک اقدام محافظتی در برابر حملات شیب ارزیابی می کنیم.برای پرداختن به این موضوع ، ما یک اثبات نظری را بیان می کنیم که هزینه های حفظ حریم خصوصی مرتبط را در چارچوب حریم خصوصی دیفرانسیل تجزیه و تحلیل می کند.علاوه بر این ، ما همگرایی الگوریتم نزول شیب تصادفی (SGD) را تحت شیب های آشفته تأیید می کنیم.هدف اصلی این مطالعه ، تقویت درک استراتژی های حمله به نشت شیب و دفاعی است و در عین حال در توسعه تکنیک های حفظ حریم خصوصی به طور خاص برای مدلهای مبتنی بر ترانسفورماتور کمک می کند.این تحقیق با روشن کردن نور بر آسیب پذیری ها و اقدامات متقابل مرتبط با نشت شیب ، تقویت پیشرفت در حفظ داده های حساس و حمایت از حریم خصوصی در زمینه مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور است.