Adaptive Diffusion Freezing：抵御成员推理攻击的隐私保护扩散模型
Adaptive Diffusion Freezing: Privacy-preserving Diffusion Models Against Membership Inference Attacks
AI 导读
针对扩散模型训练中的成员推理攻击（MIA）隐私风险，研究者提出隐私保护框架 Adaptive Diffusion Freezing（ADF）。该方法通过跨时间步自适应冻结训练，用掩码矩阵控制不同数据子集在各扩散时间步的参与，并基于预训练的风险感知冻结策略抑制高 MIA 风险子集-时间步对的贡献，从而减少过度记忆。在多个数据集上，ADF 取得了优于多种基线的隐私-效用-效率权衡表现。