机器学习已经演化为了一种服务模式，即机器学习即服务模式。互联网公司或提供模型训练接口，或提供模型预测接口给用户以提供相应的服务。但是，在提供服务的整个过程中，机器学习模型不可避免的需要面对安全以及隐私问题。本次学术报告从信息安全CIA模型出发对面临的问题进行分类阐述，并对模型隐私问题中的成员推理攻击的基本概念和防御方法展开讨论，并结合两篇论文介绍了攻击的基本原理和防御的基本思想。最后，针对成员推理攻击的实际应用以及未来发展方向进行了讨论。
成员推理攻击和防御-郜森原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/06/24/%e6%88%90%e5%91%98%e6%8e%a8%e7%90%86%e6%94%bb%e5%87%bb%e5%92%8c%e9%98%b2%e5%be%a1/
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吕英 2015.1.28
本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识
需求频繁变化是软件设计的基本特征，提升软件的可复用性、可维护性、可扩展性是软件设计的重要目标。以封装、继承和…
韩磊 2014/12/25
