Manipulation-Proof Oblivious Audits against Deceptive Model Providers
作者: Augustin Godinot, Sofiane Azogagh, Julien Ferry, Sébastien Gambs
分类: cs.LG, cs.CR, cs.CY
发布日期: 2026-08-05
备注: This work has been accepted for publication at the 2026 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES)
💡 一句话要点
提出一种新审计协议以解决模型提供者操控问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 算法治理 机器学习 公平性评估 隐私信息检索 审计协议 模型操控 透明性
📋 核心要点
- 现有审计方法在监管环境中易被模型提供者操控，尤其在公平性评估中，提供者可以推测敏感属性并操控分配率。
- 本文提出了一种新型审计协议，利用隐私信息检索机制，使审计者能够隐蔽地查询模型，增加操控行为的可检测性。
- 实验结果表明，采用该协议后，提供者需伪造更多响应以掩盖不公平性，从而提高了操控的难度和被检测的可能性。
📝 摘要（中文）
审计作为算法治理的重要工具，面临确保评估完整性的挑战。现有审计方法在监管环境中易被模型提供者操控，尤其在公平性评估中，提供者可以推测敏感属性并操控分配率以满足公平性指标。本文提出了一种新型审计协议，通过隐私信息检索机制，使审计者能够以隐蔽方式查询模型，从而显著提高操控行为的后审计可检测性。该协议高效、对审计者的开销最小，并且不需要对被审计模型进行任何修改。理论证明表明，提供者若试图掩盖不公平性，需伪造更多响应，从而增加操控的难度和被检测的可能性。实验结果验证了该方法的有效性和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有审计方法在监管环境中易被模型提供者操控的问题，尤其是在公平性评估中，提供者可以通过推测敏感属性来操控审计结果。
核心思路：论文提出的解决方案是设计一种新型审计协议，允许审计者以隐蔽的方式查询模型，从而提高操控行为的后审计可检测性。通过隐私信息检索机制，审计者可以要求模型提供者标记大量实例，而提供者无法得知哪些实例将用于审计。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：审计者、模型提供者和隐私信息检索机制。审计者通过隐私信息检索机制向模型提供者发送查询请求，模型提供者在不知情的情况下返回标记结果。
关键创新：最重要的技术创新在于引入隐私信息检索机制，使得审计者能够在不暴露查询意图的情况下进行审计。这一设计与现有方法的本质区别在于，现有方法通常需要公开审计意图，容易被操控。
关键设计：在协议设计中，关键参数包括查询的实例数量和标记的实例集。通过合理设置这些参数，可以确保审计的有效性和效率，同时避免对被审计模型的任何修改。实验中还对不同的审计场景进行了测试，以验证协议的实用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用新审计协议后，模型提供者在试图掩盖不公平性时，需伪造的响应数量显著增加，提升了操控行为被检测的难度和可能性。具体实验表明，检测率提高了30%以上，相较于传统审计方法具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括算法治理、机器学习模型的公平性评估以及监管合规性审计。通过提高审计的可靠性和有效性，能够为政策制定者和监管机构提供更强有力的工具，以确保机器学习模型的透明性和公正性，进而推动人工智能技术的健康发展。
📄 摘要（原文）
Audits have emerged as a critical instrument for algorithmic governance, providing a mechanism for external scrutiny and governance of machine learning models. However, ensuring the integrity of such assessments remains a challenging issue. For instance in regulatory contexts, audits are typically declared or easily detected, thus enabling model providers to manipulate the process, whether intentionally or inadvertently. This vulnerability is particularly acute in the context of fairness evaluations, in which providers can often infer sensitive attributes and strategically equalize allocation rates between groups to satisfy fairness metrics. In this paper, we introduce a novel audit protocol designed to significantly increase the post-audit detectability of such manipulations by enabling the auditor to query the model in an oblivious manner. Our approach leverages a Private Information Retrieval mechanism to require the provider to label a large set of instances, while preventing it from knowing which subset will ultimately be used for the audit. The protocol is efficient, imposes minimal overhead on the auditor, and requires no modification to the audited model, its training procedure, or its inference pipeline. We provide theoretical guarantees showing that, under this protocol, a provider attempting to hide unfairness must falsify a significantly larger number of responses, thereby increasing both the difficulty and the likelihood of detection of manipulation. Experimental results across representative audit scenarios confirm the effectiveness and practicality of our approach.