本文针对基于查询的系统（如数据库、机器学习API）中的属性推断攻击，提出了一种自动化发现方法QuerySnout。属性推断攻击是指攻击者通过向系统发送一系列精心设计的查询，推断出目标用户的敏感属性（如年龄、性别、疾病等），这对用户隐私构成严重威胁。现有攻击方法通常依赖人工设计查询策略，效率低且难以覆盖所有可能攻击面。QuerySnout创新性地引入强化学习框架，自动学习最优查询序列以最大化推断准确率。该方法将攻击建模为一个马尔可夫决策过程，其中状态为已获取的部分信息，动作为选择下一个查询，奖励为推断信息的增益。通过深度Q网络等算法，QuerySnout能够在黑盒场景下高效探索查询空间。实验在多个真实数据集（如医疗记录、社交网络）和查询系统（如统计数据库、分类模型API）上进行，结果表明QuerySnout发现攻击的成功率显著高于手动基线方法，且能发现未知攻击模式。文章还分析了该攻击对差分隐私等防御机制的有效性影响，指出即使添加噪声，攻击仍可能通过查询组合绕过。主要贡献包括：（1）首次提出自动化属性推断攻击框架；（2）验证强化学习在此场景的可行性；（3）提供开源工具供社区研究。本文适合隐私保护、安全审计和AI系统安全的研究者阅读。