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专利摘要显示,一种基于对比元学习的成员隐私推理攻击方法为:将影子样本输入目标客户端上传的下游模型和服务器下发模型中,并获取所述下游模型及所述服务器下发模型每一层的输出,后验输出差值和所述下游模型输出同时经元分类器攻击提取模块提取表征向量;并行将后验输出差值与所述下游模型输出同时经对比学习训练模块得到对比学习增强表征向量;所述表征向量和所述增强表征向量共同带入元分类器攻击编码模块进行成员预测,最终得到攻击目标所属成员标签。
本文源自金融界
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