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arXiv：后门、投毒与隐私· arXiv:2609.10608· Jialu Guo·本站收录· 原文发表

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

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防御

据论文 PDF 整理（AI 生成），以原文为准

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问题
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方法
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实验与结果
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局限与可以继续做的
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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。

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。

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