機械生成文検出とメンバーシップ推論は相互に転移可能

本稿では，メンバーシップ推論攻撃(MIA)と機械文検出の「転移性」，つまり一方のタスクの手法が他方でどれほど有効かを，理論的かつ実験的に明らかにする．理論的には，両タスクの漸近的な最適指標が同一であることを示す．さらに，多くの既存手法がこの最適指標の近似として捉えられ，その近似精度が転移性に寄与するという仮説を提示する．実験的には，幅広いドメインと生成器でのMIAと検出手法に対する大規模実験の結果，タスク間の性能に強い順位相関が見られた．特に，特定の検出手法がMIAにおいても最高水準の性能を達成し，両タスク間での転移性の実用的意義を示した．最後に，MIAと機械文検出のタスク横断的な開発と公平な評価を可能にするための統合評価基盤MINT1）を公開する．