攻击arXiv 2610.01365
ReGap:无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联
提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
- arXiv
- 2610.01365
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。
提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。
提出 Q-SKEW,利用 token 级记忆不对称推断微调扩散语言模型的成员
Q-SKEW 是针对微调扩散语言模型的 gray-box 成员推断指标,依据是 token 记忆增益随掩码率下降而增大、成员序列因此右偏。。
提出 Leaky,用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份