CCS 2024 | 如何嚴(yán)格衡量機(jī)器學(xué)習(xí)算法的隱私泄露？ ETH有了新發(fā)現(xiàn)

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原標(biāo)題：CCS 2024 | 如何嚴(yán)格衡量機(jī)器學(xué)習(xí)算法的隱私泄露？ ETH有了新發(fā)現(xiàn)
關(guān)鍵字：隱私,樣本,方法,報(bào)告,數(shù)據(jù)
文章來源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

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GitHub代碼：https://github.com/ethz-spylab/misleading-privacy-evals
論文標(biāo)題：Evaluations of Machine Learning Privacy Defenses are Misleading
1.前言
機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往容易受到隱私攻擊。如果你的個(gè)人數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練模型，你可能希望得到一種保障，確保攻

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