| 机器学习中的成员推断攻击与防御研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>497 K | |
| 標(biāo)簽： 机器学习 成员推断攻击 隐私安全 | |
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| 文檔介紹：随着机器学习渗透到日常生活中的各个方面，其数据隐私问题受到越来越多的关注。成员推断攻击是机器学习算法面临的安全威胁之一，用于推断特定数据是否存在于机器学习模型的训练集中，给用户带来极大的安全隐患，对机器学习模型的安全性提出挑战。为此，研究成员推断攻击不仅能发现隐私数据面临的威胁，而且还能为防御技术的提出提供思路。对近年来有关成员推断攻击的研究进行详细的分析，按照应用场景的不同将攻击分为判别模型攻击、生成模型攻击以及联邦学习攻击三类。同时根据成员推断攻击和防御的发展现状，阐述了影响攻击的因素以及经典的防御策略。最后指出成员推断攻击中仍需解决的问题以及未来的发展方向。 | |
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