TIER: Regularización de Explicaciones Invariantes para Privacidad de Membresía

La inteligencia artificial explicable se ha convertido en un pilar fundamental para generar confianza en los sistemas automatizados. Sin embargo, cada avance trae consigo nuevas vulnerabilidades. Investigaciones recientes revelan que las interfaces de explicación pueden ampliar la superficie de ataque para la inferencia de membresía, un tipo de amenaza que permite a un adversario determinar si un dato específico formó parte del conjunto de entrenamiento de un modelo. Este riesgo se agrava cuando los atacantes explotan las trayectorias de caída de confianza inducidas por perturbaciones guiadas por atribución, en lugar de usar directamente las puntuaciones de confianza o los vectores de explicación.

Frente a este escenario, surge un enfoque innovador conocido como Regularización de Explicaciones Invariantes por Trayectoria (TIER). Este método actúa durante el entrenamiento del modelo utilizando los propios gradientes como señales de defensa. Al penalizar las fluctuaciones erráticas en las caídas de confianza simuladas mediante perturbaciones guiadas por gradiente y minimizar los desplazamientos distribucionales con divergencia KL, TIER alinea los perfiles de explicación entre miembros y no miembros del conjunto de datos. A diferencia del entrenamiento adversarial convencional, que se centra en la robustez de las etiquetas, esta técnica persigue la robustez de las explicaciones, manteniendo la utilidad del modelo y la fidelidad de sus explicaciones sin sacrificar la privacidad.

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