论文部分内容阅读
机器学习作为人工智能的一种重要工具,在解决分类、预测以及辅助决策等问题上表现出了卓越的能力。随着机器学习技术的逐渐提高,机器学习的使用也日益广泛,其隐私问题也受到越来越多的关注。其中,有关训练数据集的隐私问题也备受关注,成员推理攻击正是一种会威胁数据集隐私的攻击方法。然而,目前还缺少有关于成员推理最新研究的综述。文章首先介绍了何为成员推理攻击,分类以及其存在的原因,并归纳和对比了现有的攻击算法。然后,对成员推理攻击的防御算法进行了归纳和总结,并介绍了如何利用成员推理攻击来审计模型是否有未授权使用用户