Ի՞նչ է անդամակցության կանխատեսման հարձակումն։

Անհատականության inference հարձակումը՝ դա մեքենայական ուսուցման մոդելների վրա հարձակման տեսակ է, որի ժամանակ հարձակում իրականացնողը փորձում է որոշել, արդյոք որոշ տվյալներ ընդգրկված են մոդելի ուսուցման հավաքածուում:

Այսպիսի հարձակում կարելի է օգտագործել գաղտնի տեղեկատվության բացահայտման համար, օրինակ՝ եթե մոդելը ուսուցանվել է օգտվողների մասնավոր տվյալներով:

Աշխատանքի սկզբունքը՝

• Հարձակում իրականացնողը մոդելին մուտք է տալիս որոշ տվյալների օրինակներ:
• Անալիզ է անում մոդելի պատասխանների մասին (օրինակ՝ դասերի հավանականությունները):
• Այս պատասխանների հիման վրա փորձում է որոշել, արդյոք այդ օրինակները եղել են ուսուցման հավաքածուում:

Կարևոր է հաշվի առնել դա մոդելների մշակումիս, հատկապես զգայուն տվյալների ոլորտներում (բուժություն, ֆինանսներ), և կիրառել պաշտպանական մեթոդներ՝ օրինակ՝ տարբերակային գաղտնիություն։