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k-anonymity
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新的EUPG框架提供高效、私密的机器学习遗忘
一种名为EUPG的新型机器学习遗忘框架已被开发出来，能够高效地从机器学习模型中移除个人数据，同时保持隐私保障。该方法涉及使用诸如k-匿名和ε-差分隐私等隐私保护技术对模型进行预训练。实证评估表明，EUPG在效用和遗忘效果方面可与精确遗忘方法相媲美，但计算和存储成本却显著降低。
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新攻击揭示表格基础模型的隐私风险
研究人员发现了表格基础模型中存在的重大隐私漏洞，尤其是在其注意力层中。一种名为AMIA的新攻击利用Transformer的注意力模式，有效地执行成员推理攻击（MIA），与传统方法相比，成员泄露显著增加。为解决此问题，开发了一种受k-匿名性原则启发的全新防御机制，该机制通过针对高风险查询来减少泄露，同时不影响模型性能。研究还强调，微调这些模型会加剧隐私风险，因为它们会放大记忆并可能通过置信度变化暴露敏感信息。