Auditing the Privacy of Synthetic Gene Expression Data: A Unified Weighted-Distance Framework for No-Box Membership Inference
合成基因表达数据被视为受控访问基因组库的隐私保护替代方案，但其隐私安全性必须通过实证审计验证。成员推断攻击（MIA）通过判断某患者的基因表达谱是否参与生成模型训练来完成这一审计。本文针对 ELSA Health 2026 挑战赛发布的、源自
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← 返回所有主题Conformal Privacy Auditing: Calibrated Re-identification Attacks with Statistical Guarantees
该论文针对文本数据发布场景中的身份再识别（identity leakage）风险，提出了一个名为 Conformal Privacy Auditing（CPA，共形隐私审计）的免分布校准框架。研究背景是：随着大语言模型（LLM）能力提升，攻
Continual Learning With Participation Privacy: An Auditable Buffering-Aggregation Recipe
该论文研究了持续学习中参与隐私（Participation Privacy）的挑战。在联邦学习和流式学习场景中，模型通常持续更新并释放中间模型，因此隐私保护需要覆盖整个动态交互轨迹。作者针对单次编辑（single-edit）相邻用户流这一模
Advancing the State-of-the-Art in Empirical Privacy Auditing
本文针对大型语言模型（LLM）在参数高效微调过程中可能记忆个体训练样本的问题，提出了一种创新性的经验性隐私审计（EPA）方法。研究背景：微调后的LLM可能泄露隐私，现有审计方法依赖人工设计的“金丝雀”样本，但难以模拟真实数据分布且可能引入隐