摘要
针对成员推断攻击中构建模拟模型所需的训练数据的合成质量提升问题,提出使用一种基于爬山算法改进的模拟退火算法进行数据合成。首先,通过模拟退火算法以比较快的速度找到问题的近似最优解,从而可以合成比较高质量的数据;然后,训练数据集构建模拟目标模型,并将其输出信息进行综合,以训练二分类器作为最终攻击模式;最后,以决策树、随机森林、卷积神经网络算法为例,比较在黑盒模型中,基于不同机器学习算法在三种不同数据集下的成员推断攻击的性能。结果表明:所提方法可以提升训练数据的合成质量,通过观察攻击精度的变化,卷积神经网络下成员推断攻击性能最优。
作者
吴宗航
尚家秀
史腾飞
杨冲
WU Zonghang;SHANG Jiaxiu;SHI Tengfei;YANG Chong
出处
《信息技术与信息化》
2023年第3期213-216,共4页
Information Technology and Informatization
