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DNN 隐私泄露：模型倒置攻击和防御方法的调查
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
模型反演攻击是利用对预训练模型的访问权限揭示训练数据的私密信息，引发隐私担忧。本文对该领域进行了深入研究，并提出了综合调查报告，分析了多种模态和学习任务下深度神经网络的攻击和防御方法。
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关键要点
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模型反演攻击利用对预训练模型的访问权限揭示训练数据的私密信息。
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这些攻击使得高保真数据的重建成为可能，引发隐私担忧。
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尽管该领域取得快速进展，但缺乏对现有模型反演攻击和防御方法的全面概述。
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本文对该领域进行了深入研究，并提出了综合调查报告。
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首先，简要回顾了机器学习场景下传统的模型反演方法。
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然后，详细分析和比较了多种模态和学习任务下深度神经网络的攻击和防御方法。
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