ممبرشپ انفرنس حملے

It matters because confirming someone was in a medical or financial training set can itself be a serious privacy breach.

رکنیت کا اندازہ ایک سادہ وجدان کا فائدہ اٹھاتا ہے: ماڈلز اس ڈیٹا پر مختلف طریقے سے برتاؤ کرتے ہیں جو انہوں نے تربیت کے دوران یاد کیا تھا بمقابلہ ڈیٹا جو انہوں نے کبھی نہیں دیکھا۔ شوکری اور ساتھیوں کے ذریعہ 2017 کے اہم حملے میں 'شیڈو ماڈلز' کو تربیت دی گئی جو ہدف کی نقل کرتے ہیں، پھر ایک درجہ بندی کرنے والے کو تربیت دی گئی تاکہ اراکین بمقابلہ غیر اراکین کے اعتماد کے نمونوں کو پہچان سکیں۔ بعد میں ہونے والے بہت سے حملے آسان ہیں: ممبر کی مثال اکثر غیر ممبر کے مقابلے میں کم نقصان یا زیادہ اعتماد پیدا کرتی ہے۔ اوور فٹنگ اس خلا کو بڑھا دیتی ہے، اس لیے بہت زیادہ حفظ شدہ یا نایاب ریکارڈ سب سے زیادہ سامنے آتے ہیں۔ خطرہ سیاق و سباق سے متعلق ہے۔ اگر کسی ماڈل کو صرف ایک مخصوص تشخیص والے مریضوں پر تربیت دی گئی تھی، تو رکنیت ثابت کرنا تشخیص کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ حملے معیاری تجرباتی امتحان ہیں کہ آیا کوئی ماڈل تربیتی ڈیٹا کو لیک کرتا ہے۔