成员推理攻击

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成员推理攻击

: 成员推理攻击(ppt) .zip 成员推理攻击（Member Inference Attack）是其中一种隐私威胁，它涉及到通过分析模型的行为来推测某个特定样本是否曾被用于训练模型的过程。这份资料“成员推理攻击.ppt”显然提供了深入理解和实施这种攻击方法的...
评级：0 浏览量：3625 收藏量：2 资源大小：1.15MB 上传时间：2021-04-09

: 机器学习中的成员推理攻击.zh-CN.docx 机器学习中的成员推理攻击 机器学习模型的成员推理攻击是指攻击者可以通过访问机器学习模型来确定某个记录是否在模型的训练数据集中。这种攻击对隐私安全造成了威胁，因为攻击者可以通过这种方式获得关于个人的敏感...
评级：0 浏览量：1009 收藏量：0 资源大小：1.26MB 上传时间：2020-06-01

: 因果关系视角下成员推理攻击与泛化
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2024-01-23

: ebmia:高效的盲成员推理攻击 一种应用盲成员推理攻击的有效方法// TODOS培训目标模型--dataset--model--batch (optional, default 64)--configpython train_target_model.py --dataset DD --model GCN --config config/graph_classification....
评级：0 浏览量：237 收藏量：0 资源大小：24.82MB 上传时间：2021-03-29

: 面向正常拟合迁移学习模型的成员推理攻击.docx ### 面向正常拟合迁移学习模型的成员推理攻击 #### 一、引言与背景近年来，深度学习技术的迅速发展极大地推动了人工智能领域的进步。这些技术被广泛应用于图像分类、文本识别、语音识别等多个领域，并取得了显著...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：295KB 上传时间：2022-05-29

: 面向机器学习模型的基于PCA的成员推理攻击.docx ### 面向机器学习模型的基于PCA的成员推理攻击 #### 一、引言与背景随着物联网、大数据和云计算等技术的发展，人工智能尤其是机器学习领域的应用日益广泛，覆盖了从安全监控到智能医疗等多个领域。然而，这也带来...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：307KB 上传时间：2022-05-29

: "高维度模型更易遭受成员推理攻击
评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-10-14

: 机器学习中社交媒体医疗数据成员推理攻击.zh-CN.docx 【机器学习中的社交媒体医疗数据成员推理攻击】随着社交媒体网络的快速发展，海量的社会数据被生成，这些数据揭示了用户的行为和情绪状态。研究人员利用机器学习技术分析这些数据，以识别异常行为或精神疾病。然而...
评级：0 浏览量：214 收藏量：0 资源大小：3.23MB 上传时间：2020-06-01

: 基于深度学习的无线信号分类器成员推理攻击与防御_Membership Inference Attack and Defense 【基于深度学习的无线信号分类器成员推理攻击与防御】是指一种针对无线信号分类器的安全威胁，该威胁利用深度学习模型的特性来泄露私密信息。在无线通信领域，深度学习已经成为一种强大的工具，用于无线信号的分类，...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：731KB 上传时间：2022-01-27

: 机器学习中的成员推断攻击和防护.zh-CN.docx Shokri等人提出的攻击方法是成员推断攻击领域的开创性工作，他们通过创建多个“阴影模型”来模拟目标模型的行为，并利用这些模型的输出来训练攻击模型，从而实现成员推断。这种方法要求攻击者不仅需要对目标模型的...
评级：0 浏览量：908 收藏量：2 资源大小：1.7MB 上传时间：2020-06-01

: IntromlProject:针对机器学习模型的成员资格推断攻击针对机器学习模型的成员资格推理攻击试图重现和研究以下论文中发布的结果，这是机器学习入门课程的一个班级项目的一部分： : CIFAR10_all_stages.ipynb包含在CIFAR 10数据集上作为该项目一部分进行的实验的A到Z...
评级：0 浏览量：198 收藏量：0 资源大小：139MB 上传时间：2021-05-18

: 黑盒机器学习模型的成员推断攻击研究【黑盒机器学习模型的成员推断攻击研究】随着机器学习技术的快速发展，它已经在自然语言处理、图像识别和搜索推荐等众多领域取得了显著成果。然而，这些广泛应用的机器学习模型，尤其是那些开放部署的模型，面临着...
评级：0 浏览量：461 收藏量：0 资源大小：1.46MB 上传时间：2021-08-22

: 《RELAXLOSS: DEFENDING MEMBERSHIP INFERENCE ATTACKS ...》【深度学习与成员推理攻击】深度学习（Deep Learning, DL）是近年来人工智能领域的重大突破，其在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等众多领域取得了显著成果。然而，随着DL模型在敏感领域的广泛应用，如医疗和...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：1.56MB 上传时间：2022-03-08

: 推理(一).docx 在现代数学教学中，培养学生的逻辑推理能力被置于越来越重要的位置。通过逻辑推理，学生可以更好地理解数学概念，更有效地解决数学问题，以及在日常生活中遇到的各种问题。本文档《推理(一).docx》详细阐述了一套...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：19KB 上传时间：2021-09-11

: 纵向联邦线性模型在线推理过程中成员推断攻击的隐私保护研究.docx Luo X J等人和Lyu L J等人的工作揭示了这一阶段的隐私威胁，前者提出特征推理攻击，后者区分了白盒和黑盒攻击，并强调了模型传输步骤的安全隐患。为应对这一挑战，本文提出了一种新的隐私保护方法，旨在对在线推理...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：139KB 上传时间：2023-02-23

: 理解广义学习模型的成员推论.zh-CN.docx - **定义**：成员推论攻击（Membership Inference Attack, MIA）是指通过查询机器学习模型来确定某条记录是否属于该模型的训练数据集的一种攻击手段。 - **背景**：随着机器学习技术的发展和普及，许多基于数据驱动...
评级：0 浏览量：161 收藏量：0 资源大小：1.17MB 上传时间：2020-06-11

: 中国地大等《深度生成模型的对抗性攻击》综述全面阐述其中，对抗性攻击（evasion attack）和成员推理攻击（membership inference attack）是两种常见的威胁。前者旨在通过修改输入以绕过模型的分类或检测，而后者则尝试确定特定样本是否在模型的训练集中。为了应对...
评级：0 浏览量：219 收藏量：1 资源大小：632KB 上传时间：2021-12-06

: "毒化机器学习模型：揭示隐私泄露和攻击
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2024-01-23

: 深度学习攻击方式汇总本文介绍了几种深度学习的攻击方式，包括成员推理攻击，模型反演攻击，GAN攻击，降维攻击以及一些其他的攻击方式
评级：1 浏览量：2126 收藏量：2 资源大小：1.72MB 上传时间：2018-05-22

: 基于侧信道与量化推理缺陷的模型逆向攻击.docx 目前，深度学习面临的安全挑战主要集中在模型推理阶段，具体包括对抗样本攻击、数据投毒攻击、成员推断攻击和模型逆向攻击等几个方面。其中，**模型逆向攻击**是指攻击者通过各种手段恢复出深度神经网络(DNN)的结构...
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：376KB 上传时间：2022-05-28

: 分布式深度学习隐私与安全攻击研究进展与挑战.docx 其次，成员推理攻击使得攻击者能够判断特定数据是否被用于模型训练，增加了数据泄露的风险。再者，属性推理攻击允许攻击者在只掌握部分信息的情况下推断出用户的各种敏感属性，如性别、年龄和收入等。针对这些隐私...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：1.61MB 上传时间：2022-06-10

: 2021-分布式深度学习隐私与安全攻击研究进展与挑战1 成员推理攻击（Membership Inference Attack）试图通过模型的预测结果推断出特定样本是否用于模型训练，从而暴露用户隐私。后门攻击（Backdoor Attack）则是在模型中植入隐藏的后门，使模型在特定输入下产生预设错误...
评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：2.88MB 上传时间：2022-08-03

: 成员隐私的知识交叉蒸馏_Knowledge Cross-Distillation for Membership Privacy 在机器学习中，成员推理攻击（Membership Inference Attack, MIA）是一个严重的隐私威胁，它允许攻击者猜测目标数据是否属于模型的训练数据集。传统的防御MIA的方法，如用于成员隐私的蒸馏（Distillation for ...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：1.02MB 上传时间：2022-01-26

: 不信任成员资格推断攻击的预测分数_Do Not Trust Prediction Scores for Membership I 【不信任成员资格推断攻击的预测分数：对会员推理攻击预测得分的质疑】在当前的数字时代，数据隐私已经成为一个日益重要的问题。会员推理攻击（Membership Inference Attacks，MIAs）是针对这一问题的一种攻击形式...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：4.77MB 上传时间：2022-01-17

: Membership Inference Attack 成员推理攻击针对机器学习模型** 这篇论文主要关注的是如何防止模型泄露训练数据信息。攻击的核心在于，攻击者没有模型的内部参数，只能通过有限的API接口进行黑盒查询。为了解决这个问题，研究者提出了**影子模型...
评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：1.66MB 上传时间：2023-05-07

: 36种AI攻击手法与五种AI安全策略 13. **推理攻击**：攻击者通过分析AI模型的输出来推断其内部工作机制或敏感信息。例如，通过观察推荐系统对不同用户的推荐结果，推断用户的偏好和行为模式。 14. **信息误导攻击**：攻击者散布虚假或误导性信息，...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：4.59MB 上传时间：2024-03-22

: 一种面向深度神经网络的差分隐私保护算法.docx 主流攻击方式有成员推理攻击、模型倒推攻击和模型提取攻击，而传统匿名化方法无法抵御背景攻击，存在较大难度与深度学习融合。差分隐私是一种已知的隐私模型，通过最小化个人记录识别的机会来呈现最大化的隐私。差...
评级：0 浏览量：54 收藏量：1 资源大小：252KB 上传时间：2023-02-23

: 机器学习安全及隐私保护研究进展..pdf 机器学习的隐私威胁主要包括训练数据窃取、逆向攻击、成员推理攻击等。训练数据窃取是指攻击者窃取机器学习模型的训练数据，以获取敏感信息。逆向攻击是指攻击者通过逆向工程来获取机器学习模型的参数。成员推理攻击...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：698KB 上传时间：2021-09-24

: 机器学习系统的隐私和安全问题综述.docx 具体来看，隐私问题可分为模型提取攻击、成员推理攻击和属性推理攻击。模型提取攻击的目的是通过获取目标模型的参数，进而复制出相同或类似的模型，侵犯了模型本身的隐私性。对此，研究者提出了次优模型防御策略，...
评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：22KB 上传时间：2021-11-29

: 支持差分隐私的图像数据挖掘方法研究.pdf 实验结果表明，IDP-GAN不仅能够在保护隐私的同时生成高质量的图像数据，而且在成员推理攻击实验中显示出了较好的抗攻击能力。成员推理攻击是一种攻击方式，攻击者试图推断出数据集中是否包含某个特定的个体记录，差...
评级：0 浏览量：138 收藏量：0 资源大小：1.08MB 上传时间：2021-07-14

: 机器学习隐私保护研究.pptx 模型反演攻击是攻击者试图从模型预测结果中恢复训练数据，而成员推理攻击则通过观察模型预测的置信度推断特定数据点是否被用于训练。模型窃取则允许攻击者复制或接近复制目标模型，以达到免费使用、窃取训练数据或...
评级：0 浏览量：208 收藏量：2 资源大小：1.16MB 上传时间：2021-01-29

: privGAN:PrivGAN 请访问我们的论文“ PrivGAN：以低成本保护GAN免受成员推理攻击”，PETS 2021接受版本信息的Python 3.7.3 脾气暴躁的1.16.2 熊猫0.25.3 Tqdm 4.38.0 凯拉斯2.2.4 Scipy 1.1.0 Tensorflow 1.14.0 Scikit...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2021-05-27

: 机器学习安全及隐私保护研究进展机器学习作为实现人工智能的一种...接着对机器学习常见的隐私威胁，如训练数据窃取、逆向攻击、成员推理攻击等进行了总结，并给出了相应的隐私保护技术，如同态加密、差分隐私。最后给出了亟待解决的问题和发展方向。
评级：0 浏览量：463 收藏量：0 资源大小：701KB 上传时间：2021-01-20

: 2018-隐私安全性分析-Comprehensive Privacy Analysis of Deep Learning1 他们提出了一种新颖的白盒成员关系推理攻击，用于评估深度学习算法的训练数据成员泄露情况。论文指出，简单地将已知的黑盒攻击扩展到白盒设置（通过分析激活函数的输出）是不够有效的。因此，研究人员开发了新的算法...
评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：335KB 上传时间：2022-08-03

: On the Difficulty of Membership Inference Attacks.pdf 总之，"On the Difficulty of Membership Inference Attacks"这篇论文揭示了会员推理攻击在实际应用中的局限性，尤其是高假阳性率问题，强调了在隐私保护领域需要更全面的评估标准和更深入的研究。
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：573KB 上传时间：2021-11-19

: MindSpore用户提升模型安全性和可信度的工具箱 MindArmour关注AI的安全和隐私问题。致力于增强模型的安全可信、保护用户的数据隐私。主要包含3个模块：对抗样本鲁棒性...利用成员推理方法来推测样本是否属于用户训练数据集，从而评估深度学习模型的隐私数据安全。
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：35.55MB 上传时间：2024-04-10

: awesome-ml-privacy-attacks ML-Doctor：针对机器学习模型的推理攻击的整体风险评估（Liu等人，2021年）机器学习的成员推理推断：一项调查（Hu等人，2021年）隐私测试工具PrivacyRaven （零碎足迹） TensorFlow隐私（TensorFlow）机器学习...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2021-05-03

: 基于知识图谱的数据溯源方法.pptx - **促进知识共享**：通过明确数据来源，鼓励团队成员之间的协作和信息交流。 - **支持合规性和审计需求**：为满足法规要求提供必要的证据链，确保组织符合相关政策和标准。综上所述，基于知识图谱的数据溯源方法...
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：143KB 上传时间：2024-05-26

: 广东省2023技能大赛网络安全赛项 C模块wp - **基于事实和数据的推理**：在解决网络安全问题的过程中，所有的推理和判断都应建立在可靠的事实和数据分析基础上。这样可以确保解决方案的有效性和可靠性。 - **注重实践操作**：理论知识固然重要，但只有通过...
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: 互联网大厂Java面试题合集 - **逻辑分析**：通过逻辑推理确定每个学生的数字。 ##### 7.2.1 B+树索引高度 - **索引高度**：取决于数据量、磁盘读写性能等因素。 #### 腾讯篇 ##### 4.1.0 Java基础数据类型 - **基础数据类型**：byte、short...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：10.01MB 上传时间：2024-03-22

: 计算机行业事件点评：人工智能vs网络安全.pdf 然而，AI模型自身的安全问题不容忽视，包括数据中毒、对抗样本、成员推理和模型窃取等攻击手段，都需要持续研发防御策略。另一方面，生成式AI技术虽然带来便利，但也可能被滥用，如制作虚假图像、钓鱼邮件甚至自动...
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：704KB 上传时间：2023-06-06

: 2018批创思维导论期末考试满分答案解析.doc 14. 论证攻击方式：针对“全班平均成绩可能是90”的论证，可以通过攻击推理，即找出成绩不为90的同学来质疑这个结论。 15. 未提供的说法：这里没有给出具体说法，但根据课程内容，可能涉及创新的其他方面，如检验...
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：264KB 上传时间：2021-09-29

: 人工智能安全框架报告检验验证阶段安全风险。检验验证阶段是指检查人工智能系统是否按照预期需求...这个阶段的安全风险主要表现为恶意攻击者对人工智能系统发起的对抗样本、算法后门、模型窃取、模型反馈误导、数据逆向还原、成员推理
评级：0 浏览量：277 收藏量：0 资源大小：4.75MB 上传时间：2021-03-19

: 三河2016年事业编招聘考试真题及答案解析完整版.docx 6. 利群偏差的概念题，指出人们对自己群体成员的行为往往倾向正面解释，而对外群体则可能偏负面。 7. 双趋冲突是心理学概念，指的是两个具有吸引力的目标不能同时实现的冲突。 8. 推理题基于逻辑推理，由张三不尊重...
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