基于扩散模型和混合样本的成员推理防御方法

摘要

在深度学习中，成员推理攻击是指对于任意给定的样本，推断其是否属于目标模型的训练数据集。由于训练数据集中包含隐私信息，对成员推理攻击进行防御属于重要的隐私保护问题。文章首先介绍了成员推理攻击的定义和造成攻击的原因；接着详细地介绍了现有的防御算法；最后提出防御方案，并描述防御方案的防御途径。与当下最先进的成员推理攻击防御措施相比，该方案在保护成员隐私和保护模型效用之间提供了最优越的权衡。文章对所使用的方案做了详细的解释，帮助研究者更好地理解成员推理攻击及其防御，为进一步降低训练数据集的隐私风险、更好地取得模型效用和隐私安全之间的平衡性，提供了一定的参考。

关键词

成员推理攻击 / 防御技术 / 隐私保护 / 机器学习