확산 모델은 데이터 합성에 매우 성공적이지만, 민감한 데이터에 적용될 경우 심각한 프라이버시 문제를 야기할 수 있다. 이 연구에서는 확산 모델에 대한 최초의 속성 추론 공격 연구를 체계적으로 수행하고, 이를 완화하기 위한 새로운 모델 독립적 플러그인 방법인 PriSampler를 제안한다.
