通过分位数回归对扩散模型进行的成员推断攻击

扩散模型具有高质量输出，但容易泄漏训练数据的具体信息，我们提出了成员推断攻击一文，通过量化回归模型预测训练集以外示例的重构损失分布，并使用自定义阈值在重构损失上进行假设检验，最终确定数据点是否属于训练集。我们还提供了简单的引导技术，通过多个弱攻击者的多数成员预测来提高准确性，相较于以往的攻击方法而言，我们的攻击方法计算成本低得多。