BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-10T00:00:00Z

基于评分的成员推断攻击中的超参数

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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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标签

差分隐私 影子模型 成员推断攻击 超参数 转移学习