推理攻击(inference attack)是计算机科学技术名词,具体是指从非敏感的数据推理得出敏感信息的攻击,以下是关于推理攻击的详细解释: 一、定义与分类 定义:推理攻击是攻击者通过信息之间本身存在的逻辑关系推理出敏感信息,或者基于社会知识、专业知识在看似毫无联系的信息之间找出逻辑上的联系,从而推理出敏感信息的一种攻击方式。
成员推理攻击是一种黑盒攻击方式，主要目的是推测某个数据点是否属于模型的训练数据集。攻击的准确性受模型泛化误差、模型复杂度、数据集结构等因素影响，过度拟合虽然可以增加攻击成功的机会，但不是必要条件。 成员推理攻击的效果受到模型类型、训练数据质量和数量等多种因素的影响，且需要攻击者对于人工智能模型与训...
在实验中,研究人员已经成功地在多个数据集上验证了成员推理攻击的有效性。例如,在CIFAR-10和MNIST等图像数据集上,攻击者通过黑盒访问目标模型,并利用影子训练技术成功训练了攻击模型,实现了较高的攻击准确率。 防御策略 为了防范成员推理攻击,我们可以采取以下策略: 差分隐私:在模型训练过程中加入差分隐私保护机制,以降...
Inference Attacks in FL 在人工智能领域,推理攻击是提取没有公开的但攻击者感兴趣的信息。在联邦学习中,如果云聚合器是攻击者,那么其获知的信息可能包含模型参数、梯度、训练集的边界分布等等;其未知的信息可能包括客户端的训练集信息(图像内容、某特定成员信息、属性
攻击顺序如下: 1.首先,挖矿模块启动,持续进行挖矿。 2.其次,Minikatz模块对目的主机进行SMB爆破,获取NTLMv2数据。 3.然后,WMIExec使用NTLMv2绕过哈希认证,进行远程执行操作,攻击成功则执行shellcode使病原体再复制一份到目的主机并使之运行起来,流程结束。
-通过对机器学习模型的结构和参数进行变换,使其难以被逆向工程和推理攻击。例如,在神经网络模型中,可以对神经元的连接结构进行随机化调整,同时对模型的参数进行加密或编码处理,这样攻击者在获取模型时,很难通过分析模型结构和参数来推理出模型所处理的数据特征和隐私信息。 -对抗训练 -在模型训练过程中,引入对抗样本,...
在成员推理攻击中,攻击者训练一个二分类器,该分类器将目标分类器预测的数据样本的置信度分数向量作为输入,预测该数据样本是目标分类器训练数据集的成员数据还是非成员数据。成员推理攻击会对机器学习造成严重的隐私和安全威胁,尤其是在训练数据集敏感的应用场景中(例如,生物医学记录和位置跟踪),成功的成员推理会导致严重...
1.属性推理攻击:目的是推断出目标图的基本属性,如节点数、边数、图密度等。 2.子图推理攻击:对给定的图的嵌入和感兴趣的子图,攻击者的目的是确定该子图是否包含在目标图中。 3.图重建攻击:目的是重建一个与目标图有类似结构属性(如图结构、度分布、局部聚类系数等)的图。
CopyMark是首个针对扩散模型的成员推理攻击的统一基准,支持预训练模型和公平评估。 CopyMark收集了所有预训练的扩散模型,并提供了可访问的未偏移非成员数据集。它实现了最先进的MIA方法,并引入了额外的测试数据集,用于对MIA进行盲测试。 CopyMark的特点:
对于大多数目标模型的类,推理攻击达到了很高的精确率。这表明,如果攻击者能够高效地生成被目标模型分类的高置信度的输入,成员推理攻击可以仅通过黑盒访问目标模型来进行训练,而不需要事先了解目标模型的训练数据的分布情况。 (1)影子训练数据的影响 在训练数据集是真实数据的噪声版本的影子模型上训练的攻击中,随着噪声...