論文筆記：Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models

Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models 簡介：這篇文章關注機器學習模型的隱私泄露問題，提出了一種成員推理攻擊：給出一條樣本，可以推斷該樣本是否在模型的訓練數據集中——即便對模型的參數、結構知之甚少，該攻擊仍然有效。其核心在於其提出的shadow learning技術。 問題設定 考慮多分類問題，模型的輸出是一個預測向

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