| 基于標簽的無數據的成員推理攻擊 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1439 K | |
| 標簽： 成員推理攻擊 無數據 基于標簽 | |
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| 文檔介紹：成員推理攻擊根據模型的預測結果推斷特定記錄是否為模型的訓練數據成員，在隱私保護等領域具有重要應用意義。現有的基于標簽的無數據的成員推理攻擊方法主要利用對抗樣本技術，存在查詢和計算成本較高的問題。對此提出一種新的成員推理攻擊方法，該方法利用影子模型來減少多次攻擊的查詢代價，并提出數據篩選與優化策略以提高攻擊模型的性能。實驗在兩個常見的圖像數據集上進行，結果表明該方法同時具有較高的攻擊成功率和較低的查詢成本。 | |
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