校準差分隱私機器學習的實際隱私風險

本文提出了一種基於 LiRA 攻擊成功率 (ASRM) 的方法，用於校準差分隱私機器學習模型的實際隱私風險，並探討了透過特徵遮罩技術降低 ASRM 並提高模型效用的方法。