基于标签的无数据的成员推理攻击
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：1439 K
標簽： 成员推理攻击 无数据 基于标签
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文檔介紹：成员推理攻击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，在隐私保护等领域具有重要应用意义。现有的基于标签的无数据的成员推理攻击方法主要利用对抗样本技术，存在查询和计算成本较高的问题。对此提出一种新的成员推理攻击方法，该方法利用影子模型来减少多次攻击的查询代价，并提出数据筛选与优化策略以提高攻击模型的性能。实验在两个常见的图像数据集上进行，结果表明该方法同时具有较高的攻击成功率和较低的查询成本。
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