السعي الغامض لتكرار PATE-GAN: تقييم، تدقيق، تصحيح الأخطاء

تُستخدم البيانات الاصطناعية التي تُنشئها نماذج الجيل الخاصة (DP) بشكل متزايد في البيئات الواقعية. في هذا السياق، برز PATE-GAN كخوارزمية شائعة، تجمع بين الشبكات التنافسية المولدة (GANs) ومنهج التدريب الخاص لـ PATE (التجميع الخاص لمجموعات المعلمين). في هذه الورقة، نقوم بتحليل وتقييم ستة من تطبيقات PATE-GAN مفتوحة المصدر، بما في ذلك ثلاثة من (مجموعة فرعية من) المؤلفين الأصليين. أولاً، نلقي الضوء على الانحرافات المعمارية ونظهر تجريبياً أنه لا يوجد أي تطبيق يكرر أداء الفائدة المُبلغ عنه في الورقة الأصلية. ثم نقدم تقييمًا عميقًا للخصوصية، بما في ذلك تدقيق DP، موضحين أن جميع التطبيقات تسرب خصوصية أكثر مما هو مقصود ونعرض 17 انتهاكًا للخصوصية و5 أخطاء أخرى. قاعدة بياناتنا متاحة على https://github.com/spalabucr/pategan-audit.