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从零到英雄：通过合成数据注入和模型查询检测泄露数据
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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
LDSS是一种新方法，用于检测训练分类模型所使用的泄露数据。它可以有效识别出训练于泄露和修改数据集的模型，且与各种分类模型都兼容。在五个真实世界数据集上进行了广泛实验，结果证实了LDSS的可靠性、稳健性、保真性、安全性和效率性。
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关键要点
- LDSS是一种新方法，用于检测训练分类模型所使用的泄露数据。
- LDSS通过向数据集注入局部类别分布偏移的合成数据来识别泄露数据。
- LDSS与多种分类模型（如朴素贝叶斯、决策树和随机森林）兼容。
- 在五个真实世界数据集上进行了广泛实验，验证了LDSS的可靠性和稳健性。
- LDSS的实验结果显示其保真性、安全性和效率性。
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