メンバーシップ推論攻撃

メンバーシップ推論攻撃は、機械学習モデルに対するセキュリティ脅威の一種で、攻撃者がモデルの予測行動を観察することで特定のデータポイントが訓練セットに含まれていたかどうかを推測します。この攻撃は訓練データに関連するプライバシーリスクを示すだけでなく、機密情報を漏洩させる可能性もあります。コンピュータビジョンの分野では、このような攻撃がモデルからのデータ漏洩リスクを評価し、システムのセキュリティを向上させるのに役立ちます。