成员推断攻击深度实战：从影子模型、攻击分类器到差分隐私防御的隐私安全工程
成员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）是机器学习隐私领域最基础、也最容易被低估的一类攻击：给定一条样本 x 和黑盒访问的目标模型 f，攻击者要判断 x 是否出现在 f 的训练集里。这件事听起来无害，但它直接戳破了「模型只是学到了泛化规律、不会记住具体训练样本」的幻觉。一旦能稳定判定某条数据「是否被训练过」，就意味着医疗记录、人脸、对话历史等敏感信息可从已发…
