OP-Print：针对在线自蒸馏模型的成员推断攻击研究
一篇隐私方向的新论文：自蒸馏模型原来会留下可被攻击的训练数据痕迹，OP-Print 用残差信号和重启稳定性就能把成员识别出来，基线全都失效。
#成员推断
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信息流里打上「成员推断」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
10月23日
9月11日
研究用权重谱密度预测模型隐私泄露风险
这是篇挺有意思的论文，作者发现用模型权重谱的几个数学指标就能大概判断模型会不会被用来偷用户数据，比传统方法更高效。