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基于评分的成员推断攻击中的超参数
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，解决了在缺乏目标模型超参数知识时的成员推断攻击（MIA）局限性。通过匹配目标模型与影子模型的输出分布来选择影子模型的超参数，实现了几乎无差异的攻击性能。此外，研究表明，差分隐私转移学习中未考虑的隐私风险对MIA脆弱性影响不大。
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关键要点
- 本文提出了一种新方法，解决了成员推断攻击（MIA）在缺乏目标模型超参数知识时的局限性。
- 新方法通过匹配目标模型与影子模型的输出分布来选择影子模型的超参数。
- 该方法实现了攻击性能与使用目标超参数训练影子模型的结果几乎无差异。
- 研究表明，差分隐私转移学习中未考虑的隐私风险对MIA脆弱性影响不大。
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