294篇文献！浸大TMLR课题组最新综述：深度学习模型反演攻击的攻防之道

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 在快速发展的机器学习领域，深度神经网络彻底改变了我们从数据中进行学习的方式，并在各个领域取得了显著的进步。然而，随着这些模型对私人数据的依赖，隐私泄露的风险日益突出。 最近，一种新的隐私攻击方式—— 模型反演攻击 （Model Inversion Attack, MIA）引起了广泛关注。MIA 利用训练好的模型来提取其训练数据中的敏感信息，揭露了神经网络中的隐私风险；MIA 已在多个领域证明了有效性，包括图像、文本和图数据领域。 尽管 MIA 的研究影响显著，但目前仍然缺少系统性的研究，使得这一关键领域的诸多进展没有得到清晰的归纳和梳理。为此，在我们最新的综述研究中，我们 详细地探讨了 MIA 这一研究问题 ，由问题定义出发，我们总结了不同数据领域的具体攻击方法及应用实例，整理 ………………………………