arXiv 机器学习· Dariush Wahdany (CISPA Helmholtz Center for Information Security), Jesse Cresswell (Layer 6 AI), Naiqing Guan (Layer 6 AI), Atiyeh Ashari Ghomi (Layer 6 AI), Franziska Boenisch (CISPA Helmholtz Center for Information Security), Adam Dziedzic (CISPA Helmholtz Center for Information Security)·· 4 小时前AI 评分35
表格基础模型的数据集推断方法：用于数据溯源与隐私审计
Dataset Inference for Data Provenance and Privacy Auditing in Tabular Foundation Models
AI 导读
研究人员提出了首个针对表格基础模型（TFM）的数据集推断方法，用于判断可疑数据集是否被用于黑盒模型的预训练。该方法通过组合多种基于输入操纵的互补信号，在多个基于真实表格数据训练的 SOTA TFM 上最高取得 0.99 ROCAUC 的成员推断表现。研究表明该方法可作为检测隐私泄露及专有数据集滥用的实用审计工具。
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