Mitgliedschaftsinferenzangriff

Ein Membership-Inference-Angriff ist eine Sicherheitsbedrohung für maschinelles Lernen, bei der ein Angreifer durch Beobachtung des Vorhersageverhaltens des Modells auf einem bestimmten Datensatz herausfindet, ob dieser Datensatz Teil des Trainingssets war. Dieser Angriff hebt nicht nur die mit dem Trainingsdatensatz verbundenen Datenschutzrisiken hervor, sondern kann auch sensible Informationen preisgeben. Im Bereich der Computer Vision können solche Angriffe dazu beitragen, das Risiko von Datenverlusten aus Modellen zu bewerten und die Systemsicherheit zu verbessern.