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 人工知能を洗脳する手法
 トリガーが入ったときだけ、誤作動を起こす
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What is “Distributed Learning”?
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What is “Distributed Learning”?
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What is “Distributed Learning”?
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What is “Distributed Learning”?
Data chunk 新しいSetを配布
What is “Distributed Learning”?
Gradients 送られてきたgradients
を統合して学習
What is “Distributed Learning”?
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結果を改変しようとする
Byzantine participants
Control the devices themselves
Man-In-The-Middle
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n : 非攻撃者+攻撃者
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Conventional Attack
Q. 大統領が500円をネコババしたことについて、どう思いますか?
平均
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Conventional Defense
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中央値
中央値から最も遠い m 人を取り除いて平均する
1. 2m 人を取り除く
2. 値が最も大きい m 人と、最も少ない m 人を取り除く
などの手法もある
Conventional Defense
Krum
他の n - m - 2 人との距離が最小になる人
のデータのみを用いる
この人のデータだけ抽出
Conventional Defense
Bulyan (Trimmed Mean + Krum)
1. Krum を繰り返して、n - m 人からなる
Selection Set を作る
2. Selection Set の中で
Trimmed Mean を行う
Selection Set
前提の見直し
Q. Distributed Learningの結果を操作するには、
真の平均から大きく乖離したデータを与える必要があるのか?
A. 正常の分散の範囲内でも、結果を変えることができる!
Proposed Attack
もともと結構バラついているから…
平均
Proposed Attack
やや偏った意見を強調してやれば、
世論は操作できる!
平均
Proposed Attack (Preventing Convergence)
 n : 総人数
 m : 敵対者の人数
 s : Supporter の人数
ずらしてもバレない大きさ z を求め、その範囲で動かす
例)
50人中24人が敵対者の場合、
最低 s = 2 人の Supporter が必要。
このとき、z = 1.43 までバレない
→ 真の平均から 1.43 σ だけずらす
Supporter は 2/26
(正常例に占める割合)
これは上位 1.43σ に位置
Proposed Attack (Backdooring)
 n : 総人数
 m : 敵対者の人数
 s : Supporter の人数
Algorithm 3 で求めた範囲内で、
攻撃者の望む結果になるよう訓練する
Result
Z = 1/2 でも十分に結果を操作できる
Result
Result
Trimmed Mean, Krum, Bulyanの防御手法は
opposersを取り除いてしまうため、
攻撃への抵抗力がむしろ低下する
The Only Neat Thing to Do
DRACO
Data chunk 複数人に同じSetを配布
 複数人に同じData Setを配布し、返答を検証
 非攻撃者の返答を多数派にするため、
1つのSetを 2m + 1 人以上に配布する必要がある
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Conclusion
Byzantine Participants は、こわい。

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