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公开(公告)号:CN119939657A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510021407.0
申请日:2025-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/12 , G06F16/9535 , G06F21/55 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种面向生成式推荐系统的成员推理攻击方法,属于计算机推荐系统领域和信息安全领域。该方法具体包括:将目标用户的历史交互数据转换为目标模型需要的输入格式,并将其数据并入到另一个与目标数据集datatarget完全不重合的影子数据集datashadow,以相同的参数训练一个与目标模型结构一样的辅助模型modeleauxiliary,再讲目标用户的数据分别输入到目标模型modeltarget和辅助模型modelauxiliary中得到两个模型输出的推荐列表,计算推荐列表的重合度ε作为目标用户的特征;输入到推断模型modelinference,最后输出目标用户的成员关系。本发明在推断成员关系的准确性有良好的效用。