機器學習中的成員推斷攻擊與防御研究
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>497 K
標簽： 機器學習 成員推斷攻擊 隱私安全
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文檔介紹：隨著機器學習滲透到日常生活中的各個方面,，其數(shù)據(jù)隱私問題受到越來越多的關注,。成員推斷攻擊是機器學習算法面臨的安全威脅之一，用于推斷特定數(shù)據(jù)是否存在于機器學習模型的訓練集中,，給用戶帶來極大的安全隱患,，對機器學習模型的安全性提出挑戰(zhàn)。為此,，研究成員推斷攻擊不僅能發(fā)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)面臨的威脅，而且還能為防御技術的提出提供思路,。對近年來有關成員推斷攻擊的研究進行詳細的分析,，按照應用場景的不同將攻擊分為判別模型攻擊,、生成模型攻擊以及聯(lián)邦學習攻擊三類。同時根據(jù)成員推斷攻擊和防御的發(fā)展現(xiàn)狀,，闡述了影響攻擊的因素以及經(jīng)典的防御策略,。最后指出成員推斷攻擊中仍需解決的問題以及未來的發(fā)展方向。
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