Predicting Privacy Leakage from Weight Spectral Density

本论文关注机器学习模型隐私审计的可扩展性问题。成员推理攻击（MIA）是评估模型是否泄露训练数据隐私的主流手段，但当前最先进的攻击需要训练大量计算昂贵的影子模型（shadow models），成本和算力开销极高，导致对大规模模型库或频繁迭代的

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR