Die Herausforderungen der Datennutzung in Machine-Learning-Modellen meistern

In den letzten Diskussionen über maschinelles Lernen gab es immer mehr Bedenken, wie die Daten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, geschützt werden können. Ein zentrales Problem tritt auf, wenn Unternehmen grosse Mengen an Internetdaten nutzen, um ihre Modelle zu trainieren, was manchmal Fragen zu Urheberrechtsverletzungen aufwirft. Kürzliche Klagen haben die Notwendigkeit hervorgehoben, dass Datenanbieter Beweise dafür liefern, dass ihre Daten tatsächlich zum Training bestimmter Modelle verwendet wurden. Dieses Szenario führt zu dem Konzept der Membership Inference Attacks, bei denen versucht wird herauszufinden, ob ein bestimmter Datenpunkt im Trainingsdatensatz eines Modells enthalten war.

#Das Problem mit Membership Inference Attacks

Viele Studien haben gezeigt, dass Membership Inference Attacks eine Möglichkeit für Einzelpersonen sein können, zu beweisen, dass ihre Daten Teil eines Trainingsdatensatzes waren. Allerdings sind diese Angriffe grundsätzlich fehlerhaft. Um überzeugende Beweise zu liefern, müsste man zeigen, dass die Angriffe eine niedrige Rate an falsch positiven Ergebnissen haben. Das bedeutet, sie müssten beweisen, dass das Ergebnis ihres Angriffs unwahrscheinlich ist, wenn die Annahme zutrifft, dass ihre Daten nicht im Training verwendet wurden. Leider ist es extrem schwierig, Informationen zu sammeln, die diese Annahme unterstützen. Forscher wissen oft nicht genau, welche Daten zum Trainieren dieser grossen Modelle verwendet wurden, was es unmöglich macht, aus einer Situation zu sampeln, in der die Ziel-Daten nicht enthalten waren.

Die Hauptschlussfolgerung aus diesem Argument ist, dass bestehende Methoden, einschliesslich Membership Inference Attacks, nicht zuverlässig zeigen können, dass bestimmte Daten beim Training von Modellen verwendet wurden. Dieses Problem entsteht, weil es schwierig ist zu schätzen, wie sich ein Modell in einem Szenario verhalten würde, in dem die Ziel-Daten nicht enthalten waren.

#Membership Inference als Hypothesentest

Membership Inference kann als eine Art Hypothesentest betrachtet werden. In diesem Rahmen besteht das Ziel eines Angreifers darin, eine Nullhypothese abzulehnen – die Idee, dass ein bestimmtes Stück Daten nicht am Training des Modells beteiligt war. Um dies zu tun, wählen sie eine Teststatistik aus, um die Leistung des Modells mit den Ziel-Daten zu analysieren, und vergleichen dies damit, wie das Modell wahrscheinlich abschneiden würde, wenn die Daten nicht einbezogen wären. Allerdings ist es knifflig, die Verteilung des Verhaltens des Modells unter der Nullhypothese genau zu bestimmen, besonders bei grossen und komplexen Modellen.

Wenn Forscher Membership Inference in kontrollierten Laborumgebungen testen, haben sie klare Definitionen dessen, was die Null- und Alternativhypothesen ausmacht. Im Gegensatz dazu fehlt es bei der Anwendung auf reale Modelle oft an Klarheit über diese Begriffe. Diese Unklarheit erschwert den Testprozess und macht die Annahme ungültig, dass die getesteten Daten Teil einer Zufallsstichprobe aus einem grösseren Datensatz sind.

#Ansätze zur Schätzung der Rate falsch positiver Ergebnisse

Um die Einschränkungen von Membership Inference Attacks anzugehen, haben Forscher verschiedene Möglichkeiten vorgeschlagen, ihre Raten falsch positiver Ergebnisse zu schätzen. Ein gängiger Ansatz besteht darin, die Rate falsch positiver Ergebnisse auf Datensätzen zu schätzen, von denen man glaubt, dass sie nicht zum Training verwendet wurden. Allerdings kann die Verwendung solcher Datensätze irreführende Ergebnisse liefern aufgrund möglicher Verlagerungen in der Verteilung, die über die Zeit oder zwischen verschiedenen Datenquellen auftreten können.

Ein anderer vorgeschlagener Ansatz besteht darin, gegenfaktische Beispiele von Daten zu sammeln, wie unveröffentlichte Entwürfe. Aber auch dieser Ansatz hat seine Schwächen. Der Akt des Veröffentlichens kann andere Datenpunkte im Trainingssatz des Modells beeinflussen und das Hypothesentesten weiter erschweren. Im Grunde genommen könnte die Veröffentlichung eines bestimmten Datenpunkts, selbst wenn dieser nicht im Training enthalten war, immer noch Auswirkungen darauf haben, wie das Modell sich bei anderen ähnlichen Daten verhält.

#Die Herausforderung, Beweise zu erbringen

Für Datenanbieter, die andere, wie Richter, davon überzeugen wollen, dass ihre Daten zum Training eines Modells verwendet wurden, ist es entscheidend, substanzielle Beweise zu liefern. Allerdings bleiben die verschiedenen vorgeschlagenen Methoden oft hinter den Erwartungen zurück. Viele basieren auf Annahmen, die in der Praxis nicht genau getestet werden können. Bestehende Methoden haben Schwierigkeiten, eine klare Beziehung zwischen den gesammelten Beweisen und der Nullhypothese zu definieren. Daher bleibt es eine grosse Herausforderung, zu beweisen, dass ein Modell mit bestimmten Daten trainiert wurde.

#Alternative Ansätze für stärkeren Beweis

Zwei alternative Methoden wurden vorgeschlagen, die zu überzeugenderen Beweisen führen könnten. Die erste besteht darin, speziell gestaltete 'Canary'-Daten in den Datensatz einzufügen. Das bedeutet, Daten hinzuzufügen, von denen bekannt ist, dass sie in den Trainingsprozess einbezogen wurden, und zu messen, wie das Modell mit diesen Daten im Vergleich zu anderen Proben umgeht.

Der zweite Ansatz ist die Datenextraktion, die versucht, Teile der Originaldaten direkt aus dem trainierten Modell zurückzugewinnen. Diese Methode umgeht die Komplexitäten, die mit der Schätzung der Nullhypothese verbunden sind. Indem man zeigt, dass das Modell Daten generieren kann, die den ursprünglichen Eingaben ähneln, wird ein stärkeres Argument geliefert, dass bestimmte Daten im Trainingsprozess enthalten waren.

#Verwendung von zufälligen Canaries als Beweis

Die Verwendung von zufälligen Canaries bietet eine Methode, um Ansprüche über das Training eines Modells zu validieren. Ein Canary ist ein Datenpunkt, der dem Trainingssatz hinzugefügt wird und speziell so gestaltet ist, dass er keine nützlichen Informationen enthält. Das Verhalten des Modells auf diesen Daten kann dann im Vergleich zu anderen Datenpunkten, die ebenfalls im Training enthalten sind, gemessen werden, sodass Forscher die Leistung genau einschätzen können.

Damit diese Methode fundiert ist, muss sichergestellt werden, dass die Canaries wirklich zufällig sind und dass ihre Einfügung den gesamten Datensatz nicht erheblich beeinflusst. Wenn dies richtig gemacht wird, können Canaries ein mächtiges Werkzeug sein, um zu beweisen, dass ein Modell mit bestimmten Daten trainiert wurde, da sie ein vorhersehbares Verhalten erzeugen, das zuverlässig gemessen werden kann.

#Die Rolle der Datenextraktion

Die Datenextraktion stellt einen weiteren Weg dar, um Beweise für die Nutzung von Daten im Training von Modellen zu liefern. Indem man versucht, Ausgaben zu generieren, die den ursprünglichen Trainingsdaten nahekommen, kann man zeigen, dass bestimmte Daten Teil des Trainingssatzes gewesen sein müssen. Diese Methode beruht darauf, Beweise zu sammeln, dass das Modell entscheidende Teile der Originaldaten replizieren kann, und zeigt somit, dass die Daten wahrscheinlich in der Trainingsphase verwendet wurden.

Die Hauptaussage hier ist, dass wenn ein Modell Segmente oder sogar komplette Passagen der Arbeit eines Datenanbieters reproduziert, dies die Glaubwürdigkeit ihrer Ansprüche zur Datennutzung erhöht. Daher kann die Datenextraktion aus trainierten Modellen als überzeugender Beweis in rechtlichen Auseinandersetzungen über Urheberrechte und Datennutzung dienen.

#Einschränkungen traditioneller Methoden

Die meisten traditionellen Ansätze, um die Datennutzung durch Membership Inference Attacks zu beweisen, sind für grossangelegte Modelle unzureichend. Die Schwierigkeiten, genau aus der Nullhypothese zu sampeln, untergraben die Zuverlässigkeit dieser Methoden. Forscher können verschiedene Strategien ausprobieren, um falsch positive Raten zu schätzen, aber ohne ordentlichen Zugang zu Trainingsdaten und Wissen über die Trainingsweise des Modells bleiben diese Bemühungen fundamental fehlerhaft.

#Die Notwendigkeit von Transparenz

Um effektive Beweise für das Training von Daten zu schaffen, gibt es eine wachsende Notwendigkeit für Transparenz darüber, wie Modelle erstellt und trainiert werden. Ein klareres Verständnis der verwendeten Datensätze und der Methoden, die beim Training eingesetzt werden, könnte viele der Probleme im Zusammenhang mit Membership Inference Attacks verringern. Indem man ein Umfeld fördert, in dem Datenanbieter und Modellentwickler zusammenarbeiten, können die Datenanbieter selbstbewusster Beweise für die Datennutzung erbringen, ohne auf fehlerhafte oder mehrdeutige Ansprüche angewiesen zu sein.

#Schlussgedanken

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, während Membership Inference Attacks nicht zuverlässig Beweise für die Datennutzung in grossangelegten Machine-Learning-Modellen liefern können, alternative Methoden entstanden sind, die Hoffnung bieten. Die Verwendung von zufälligen Canaries und Datenextraktion stellt vielversprechende Wege dar, durch die Datenanbieter ihre Ansprüche untermauern können. Während die Diskussionen über Datenschutz und Nutzung weiter fortschreiten, bleibt die Bedeutung klarer und überzeugender Beweise von grösster Bedeutung.