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基于标签的无数据的成员推理攻击

作者：杨盼盼，张信明
发布日期：2023-05-23
来源：网络安全与数据治理 2023年第5期

0     引言

目前很多机器学习模型以服务的形式对外提供查询接口，返回模型的预测结果。这些模型很容易受到成员推理攻击。成员推理攻击是一种针对机器学习模型的隐私攻击，主要目的是根据模型的预测结果，推断特定记录是否为模型的训练数据成员。成员推理攻击在实际应用中具有重要的意义，例如在隐私保护领域中，攻击者可能通过成员推理攻击来揭示个人数据是否包含在某个模型的训练数据中。



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作者信息：

杨盼盼，张信明

（中国科学技术大学计算机科学与技术学院，安徽合肥230026）

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成员推理攻击 无数据 基于标签

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