生成音乐的成员推断

本文探讨了在快速发展的生成式人工智能领域中一个关键的隐私问题，特别关注音乐领域。它调查了生成音乐模型对成员推断攻击（MIA）的脆弱性，这可能对用户隐私和版权保护产生重大影响。这项研究的重要性源于音乐产业的巨大经济价值以及艺术家保护其知识产权的潜力。本文的初步性质突出了需要对该领域进行进一步研究。

• •研究了成员推断攻击（MIA）对生成音乐模型的有效性。
• •关注音乐行业中用户和版权所有者的隐私影响。
• •研究了对MuseGAN（一种流行的生成音乐模型）的MIA。
• •发现音乐数据对现有的MIA技术表现出抵抗力。