隐私革命：一种新的评分来评估人工智能中数据的脆弱性
分析
这项研究介绍了一种开创性的方法，用于评估机器学习模型中各个数据点的隐私风险！ 通过利用“杠杆分数”，该技术提供了一种有效的方法来识别脆弱数据，无需重新训练模型，为增强数据隐私和安全开辟了新途径。 对于任何关注保护数据安全的人来说，这都非常令人兴奋！
引用 / 来源
查看原文"我们通过表明暴露于成员推理攻击 (MIA) 根本上受数据点对已学模型的影响所支配，来肯定地回答。"
"我们通过表明暴露于成员推理攻击 (MIA) 根本上受数据点对已学模型的影响所支配，来肯定地回答。"