Ett antal senaste arbeten har visat att API tillgång till maskininlärning modeller läcker information om dataset poster som används för att utbilda modellerna. Dessutom visar arbetet [9] att sådana medlemsinferensattacker (MIA) kan vara tillräckliga för att konstruera en starkare ras av attributinferensattacker (AIA), som gav en partiell bild av en post kan gissa de saknade attributen. I detta arbete visar vi (tvärtom) att MIA kanske inte är tillräckligt för att bygga en framgångsrik AIA. Detta beror på att den senare kräver förmågan att skilja mellan liknande poster (olika endast i ett fåtal attribut), och, som vi visar, den nuvarande rasen av MIA misslyckas med att skilja medlemsposter från liknande icke-medlemsposter. Vi föreslår därför en avslappnad uppfattning om AIA, vars mål är att bara ungefär gissa de saknade attributen och hävda att en sådan attack är mer sannolikt att lyckas, om MIA ska användas som en subrutin för att sluta utbildningsrekord attribut.
Dessutom, framgång medlemskap inference attack kan inte förutsäga framgång attributet inference attacker med endast tillgång till partiell syn på dataposter REF.
On Inferring Training Data Attributes in Machine Learning Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}