Black-box Membership Inference Attacks against Fine-tuned Diffusion Models

Zenodo2024-08-25 更新2026-04-07 收录

成员推理攻击

扩散模型隐私安全

数据链接：

https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13371475 数据链接链接失效反馈

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资源简介：

We have provided some fine-tuned model checkpoints and datasets to help readers reproduce the experiments presented in the paper.

创建时间：

2024-08-25

agnews-unlearning-mia

机器学习安全

成员推理攻击

AGNEWS数据集是一个用于评估机器学习遗忘方法和成员推理攻击（MIA）效果的数据集。它包含训练集和评估集，训练集分为保留集（9000个样本）和遗忘集（1000个样本），评估集则根据文本长度（32、48、64个词符）进行过滤和分类。数据集的设计目的是用于研究遗忘方法的效果、测量成员泄漏、隐私研究以及长度控制的MIA评估。

Hugging Face2025-12-21 更新190

zjysteven/WikiMIA_paraphrased_perturbed

成员推理攻击

自然语言处理

--- dataset_info: features: - name: input dtype: string - name: label dtype: int64 splits: - name: WikiMIA_length32_paraphrased num_bytes: 163365 num_examples: 776 - name:

Hugging Face2024-04-05 更新130

mia-llm/AGnews-MIA-Benchmark

文本分类

成员推理攻击

--- dataset_info: features: - name: text dtype: string - name: label dtype: int64 splits: - name: perturbed_dataset_32 num_bytes: 1409673 num_examples: 7000 - name: perturb

Hugging Face2024-09-04 更新90

h0ssn/agnews-unlearning-mia

机器学习遗忘

成员推理攻击

该数据集是为评估在微调的大型语言模型（LLMs）上使用成员推理攻击（MIAs）的机器遗忘方法而准备的。数据集包含训练集和评估集，训练集分为保留集（9,000个样本）和遗忘集（1,000个样本），评估集则根据文本长度分为32、48和64个token的变体。每个评估数据集（最多700个样本）具有明确的结构，包括来源、成员关系和标签。数据集的用途包括机器遗忘、MIA评估、隐私研究和长度控制的MIA。

Hugging Face2025-12-19 更新160

RoyArkh/27-11-pythia70wikitext-mia_wikitext_client0

大型语言模型安全

成员推理攻击

--- dataset_info: features: - name: text dtype: string - name: label dtype: int64 splits: - name: train num_bytes: 277224 num_examples: 700 download_size: 181911 dataset_

Hugging Face2025-12-15 更新100

Black-box Membership Inference Attacks against Fine-tuned Diffusion Models

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