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MC-infer:DLaaS中的零知识和无真实数据模型推理攻击
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作者 吴峰 杨家勋 《网络空间安全科学学报》 2023年第2期46-58,共13页
深度学习即服务(DLaaS)的服务模式容易受到模型推理攻击影响。现有的推理攻击要求攻击者拥有足够的辅助信息来进行推理,这并不能完全展示出推理攻击的潜在威胁,因此,提出了MC-infer,一种零知识、无真实数据的黑盒模型推理攻击。MC-infe... 深度学习即服务(DLaaS)的服务模式容易受到模型推理攻击影响。现有的推理攻击要求攻击者拥有足够的辅助信息来进行推理,这并不能完全展示出推理攻击的潜在威胁,因此,提出了MC-infer,一种零知识、无真实数据的黑盒模型推理攻击。MC-infer将从不同随机分布获得的随机噪声输入给目标模型,并根据其输出估计相应的目标分布进行模型推理。使用了蒙特卡洛对MC-infer进行了理论分析,证明了其在理论层面的可行性。实验表明MCinfer可以有效地推断目标模型。此外,研究了MC-infer的局限性和复杂性,最后讨论了几种防止攻击的策略。 展开更多
关键词 蒙特卡洛 模型推理攻击 深度学习即服务 模型隐私保护 分布拟合
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