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面向机器学习模型的基于PCA的成员推理攻击
引用本文:彭长根,高婷,刘惠篮,丁红发. 面向机器学习模型的基于PCA的成员推理攻击[J]. 通信学报, 2022, 0(1): 149-160
作者姓名:彭长根  高婷  刘惠篮  丁红发
作者单位:贵州大学公共大数据国家重点实验室;贵州大学密码学与数据安全研究所;贵州大学计算机科学与技术学院;贵州财经大学信息学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.U1836205,No.62002080);贵州省科技计划基金资助项目(黔科合平台人才[2020]5017);贵州省教育厅自然科学基金资助项目(黔教合KY字[2021]140);贵州大学人才引进科研基金资助项目(贵大人基合字[2020]61)。
摘    要:针对目前黑盒成员推理攻击存在的访问受限失效问题,提出基于主成分分析(PCA)的成员推理攻击.首先,针对黑盒成员推理攻击存在的访问受限问题,提出一种快速决策成员推理攻击fast-attack.在基于距离符号梯度获取扰动样本的基础上将扰动难度映射到距离范畴来进行成员推理.其次,针对快速决策成员推理攻击存在的低迁移率问题,提...

关 键 词:机器学习  对抗样本  成员推理攻击  主成分分析  隐私泄露

PCA-based membership inference attack for machine learning models
PENG Changgen,GAO Ting,LIU Huilan,DING Hongfa. PCA-based membership inference attack for machine learning models[J]. Journal on Communications, 2022, 0(1): 149-160
Authors:PENG Changgen  GAO Ting  LIU Huilan  DING Hongfa
Affiliation:(State Key Laboratory of Public Big Data,Guizhou University,Guiyang 550025,China;Institute of Cryptography and Data Security,Guizhou University,Guiyang 550025,China;College of Computer Science and Technology,Guizhou University,Guiyang 550025,China;College of Information,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025,China)
Abstract:
Keywords:machine learning  adversarial example  membership inference attack  principal component analysis  privacy leakage
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