揭示结构记忆：用于文本到图像转换模型的结构成员推断攻击
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。针对文本到图像扩散模型，我们提出了一种简单而有效的成员推理攻击方法，该方法基于结构层面的记忆，不仅实现了最先进的性能，而且对各种扭曲表现出了卓越的鲁棒性。
该研究揭示了稳定扩散计算机视觉模型的隐私漏洞，并设计了一种黑盒会员推理攻击方法，成功率达到60％。强调了对会员推理攻击实施强大防御措施的迫切性。
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