研究团队提出针对表格基础模型的数据集推断方法

1. 12:00
   arXiv 机器学习

   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

   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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