Inferenzangriff

Inferenzangriff bezieht sich auf das Verhalten, bei dem ein Angreifer die Vorhersageergebnisse eines maschinellen Lernmodells verwendet, um sensible Informationen über die Trainingsdaten zu ermitteln. Das Ziel ist es, Datencharakteristika, die während des Modelltrainings verwendet wurden, zu enthüllen. Dazu gehören unter anderem individuelle Identitäten und Attributwerte. Diese Angriffsmethode hat erheblichen Stellenwert im Bereich der Datenschutz- und Sicherheitsbewertung, da sie dazu beitragen kann, potenzielle Sicherheitslücken zu identifizieren und zu beseitigen, was die Gesamtsicherheit des Systems erhöht. Im Forschungsbereich des feindlichen maschinellen Lernens ist der Inferenzangriff eine der wichtigsten Methoden zur Bewertung der Robustheit und Datenschutzfähigkeiten von Modellen.