隱密數據
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王啟樺的沙龍
2024/07/18
DP 001|如何評估你算法的成員推論風險?
攻擊者的目的,是發展出一種方式, 能夠可靠辨認出特定的數據點, 是否包含於目前算法的訓練數據中, 以此來窺探算法的訓練數據隱私。 有另外一類的研究,叫做數據拷貝, 則是直接觀察算法的輸出, 看看算法輸出是否有過於靠近訓練數據的情形。 這種數據拷貝的觀察, 也轉成另一種成員推論攻擊的形式。
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數據隱私
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成員攻擊
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機器學習
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