关于记忆化与重构的贝叶斯视角
密码学与安全
2025-05-30 v1 机器学习
摘要
我们引入了关于数据重构概念的新贝叶斯视角，并利用该视角提出了一种新的安全定义，在某些设置下可证明地防止重构攻击。我们使用我们的范式对隐私和记忆化文献中最臭名昭著的攻击之一——指纹代码攻击（FPC）——进行了新阐释。我们认为这些攻击实际上是成员推理攻击的一种形式，而非重构攻击。此外，我们表明，如果目标仅仅是防止重构（而非成员推理），那么在某些情况下，由 FPC 推导出的不可能性结果不再适用。
引用
@article{arxiv.2505.23658,
title = {Bayesian Perspective on Memorization and Reconstruction},
author = {Haim Kaplan and Yishay Mansour and Kobbi Nissim and Uri Stemmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23658},
year = {2025}
}