对语言分类模型的成员推断攻击的改进
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。人工智能系统在日常生活中普遍存在，在零售、制造、健康等许多领域都有应用。随着人工智能采用的增加，相关风险也被识别出来，其中包括对用于训练模型的数据的隐私风险。评估机器学习模型的隐私风险对于做出有知识决策，是否使用、部署或共享模型至关重要。对隐私风险评估的常见方法是运行一个或多个已知的攻击来评估攻击的成功率。我们提出了一个新颖的框架来运行针对分类模型的成员推理攻击。我们的框架利用集合方法，针对...
该文介绍了人工智能在日常生活中的应用和隐私风险，提出了一个新的框架来评估机器学习模型的隐私风险。该框架在分类模型的成员推理攻击中表现更准确。
