Deep Learning: Trainierte Modelle verraten private Informationen
In der Vergangenheit haben unterschiedliche Angriffe auf maschinelles Lernen unter anderem über die Manipulation der Trainingsdaten oder des Trainings selbst funktioniert. Ein Team aus Forschern der UC Berkeley und weiteren Wissenschaftlern(öffnet im neuen Fenster) , etwa von Google Brain, zeigen nun, dass sich auch bereits trainierte Modelle für Angriffe eignen können und dies etwa genutzt werden kann, um private Informationen zu extrahieren.
Möglich ist das über einen von dem Team beobachteten Prozess, den sie als "unintended memorization" bezeichnen. Das heißt, das Modell merkt sich bestimmte spezifische Informationen, ohne dass das von den Erstellern der Modelle beim Training beabsichtigt gewesen ist. Der Hauptautor der Untersuchung, Nicholas Carlini, sagte dem britischen Magazin The Register(öffnet im neuen Fenster) dazu, dass das Team "bis jetzt nicht wirklich weiß, warum neuronale Netzwerke sich diese Geheimnisse merken" .
Es könne letztlich aber daran liegen, dass bestimmte Modelle dann besonders gut funktionieren, wenn deren Training mit sich oft wiederholenden Daten durchgeführt wird. Und das machen sich die Forscher in ihrer Arbeit zunutze, indem für einen Angriff gezielt nach eben diesen Informationen gesucht wird. Hilfreich sei hier auch, dass trainierte Modelle mit bekannten Daten sicherer Ergebnisse produzieren als mit unbekannten Eingabedaten zur Anwendung des Modells, so die Forscher.
Gleichförmige Daten helfen Angreifern
Für die Forschungsarbeit hat das Team zunächst selbst Modelle trainiert, etwa auf Grundlage des Enron-Corpus(öffnet im neuen Fenster) , in dessen unredigierter Fassung private Daten wie Kreditkartendaten oder Sozialversicherungsnummern enthalten sind. Aufbauend auf der beschriebenen Idee sind dann verschiedene Suchalgorithmen entstanden und genutzt worden, um diese Informationen bei einem sogenannten Black-Box-Zugriff herauszufiltern.
Dem Team ist es so gelungen, in unter einer Stunde drei private Datensätze zu extrahieren. Besonders nützlich für das von dem Team beschriebene Vorgehen ist dabei, dass die Kreditkarten- und Sozialversicherungsnummern einem bestimmten, relativ einfachen Muster folgen und vergleichsweise kurz sind. Damit dies funktioniert, müssten mit dem Modell darüber hinaus möglichst viele Ausgaben beobachtet werden können, sagte der Forscher Carlini zu The Register.
Schwierig bis unmöglich sei der beschriebene Angriff jedoch bei anderen Daten mit deutlich größerer Entropie, was zum Beispiel bei Bildern der Fall ist. Als Vorkehrungen gegen die gezeigten Angriffsmöglichkeiten empfiehlt das Team, private Daten nicht zu erheben oder zumindest vor dem Training zu entfernen, was aber nicht immer möglich und auch nicht immer zuverlässig sei. Das Konzept Differential Privacy helfe aber gut gegen die gezeigten Angriffe.