Notice bibliographique
Résumé
Black-box Artificial Intelligence (AI) systems have achieved state-of-the-art accuracy in many problem domains in recent years. However, the lack of transparency of these systems is a bottleneck in their usage in high-risk applications which make automated decisions on individuals. Trustworthy AI proposes principles such as reliability, validity, privacy, fairness, and explainability among others, to mitigate risks from large-scale AI deployments in such domains. Explainable AI (XAI) is a technique of providing insights into the decision-making process of black-box systems thus enabling transparency. It plays a crucial role in communicating the rationale of automated decisions to relevant stakeholders. Though explainability is a highly desirable requirement, recent research has determined that explanations can introduce new privacy risks in AI systems. Researchers have demonstrated different types of privacy attacks on XAI deployed in production and cloud systems. Despite these risks, currently there is a lack of research into defenses for known privacy attacks in XAI. In this article, we contribute to this gap by proposing a defense mechanism for attribute inference attack on feature-based XAI. We empirically evaluate a well-known privacy preservation technique, namely, additive noise, and show its impact on privacy, explainability and utility. Our findings indicate that additive noise enables privacy while achieving faithful explanations and without compromising model utility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».