attribute inference attacks | BriefGPT

关键词attribute inference attacks

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WSDM用户同意的联邦推荐系统抵御个性化属性推断攻击
通过用户许可的联合推荐系统（UC-FedRec），我们提出了一种能够灵活满足用户不同隐私需求的推荐系统，以最小的推荐准确度代价实现用户的隐私保护。在不同的真实数据集上进行的实验表明，我们的框架相比基线更加高效和灵活。
PDF6 months ago
机器学习模型中的数据更新信息泄露
我们考虑机器学习模型在更新数据集后重新训练以获取最新信息或反映分布变化的情况。我们调查是否可以从训练数据中推断出有关这些更新的信息（例如，记录的属性值的更改）。我们提出了基于原始模型和更新模型之间预测置信度差异的攻击方法，并根据两个公共数据
PDF10 months ago
图神经网络的黑盒属性推断攻击是否构成隐私风险？
本研究调查了对图结构数据及其相应的图神经网络模型的黑盒属性推理攻击是否构成重要的隐私风险，并发现当攻击者具有对目标模型的黑盒访问权限时，与缺失值估计技术相比，GNNs 通常不会显着透露更多信息。
PDFa year ago
机器学习模型属性推理攻击的 (不) 可行性
本文研究了在使用机器学习模型提供服务时出现的数据隐私问题，尤其是会员推理攻击和属性推理攻击，并发现基于成员推理攻击的模型很少容易受到属性推理攻击，但是基于近似属性推理的攻击可以获取接近真实属性的结果。
PDF3 years ago
面向属性推断攻击的图嵌入推荐
该论文提出了一种名为 GERAI 的新型差分隐私图卷积网络，它结合了差分隐私的信息扰动机制和图卷积网络的推荐功能，采用本地差分隐私和函数机制，创新性地设计了一个双阶段加密范式，可同时对用户的敏感特征和模型优化过程进行隐私保护，并在抵御属性推
PDF3 years ago
MM关于推断机器学习模型中的训练数据属性
机器学习模型的 API 访问泄漏了训练数据集记录的信息。该文证明：成员推断攻击 (MIA) 可能足以构建更强的属性推断攻击 (AIA)，但 MIA 可能不足以建立成功的 AIA，并提出了松散的 AIA 概念，其目标是仅近似猜测缺失属性。
PDF5 years ago
AttriGuard: 通过对抗式机器学习实现属性推断攻击实用防御
该研究提出了一种新的隐私保护技术，通过使用干扰攻击来保护用户的隐私信息免遭基于机器学习分类器的信息泄露攻击，该方法有效降低了用户公开信息的隐私损失。
PDF6 years ago