Mar, 2025

基于贝叶斯神经网络的高效成员推断攻击

TL;DR本研究解决了传统成员推断攻击在计算开销上的问题,通过提出一种新颖的贝叶斯成员推断攻击方法(BMIA),利用贝叶斯推断进行条件攻击。实验表明,该方法在只需一个参考模型的情况下,有效地降低了计算消耗,并在处理不确定性方面表现出色,提升了成员推断的准确性和效率。