arXiv ID:
2605.27292
arXiv 提交日期: 2026-05-26
多样性中的可检测性:一种用于单次训练中隐私审计的金丝雀样本优化方法 / Detectability in Diversity: Improved Canary Crafting for Privacy Auditing in One Run
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种通过优化“金丝雀”样本(用于测试模型是否记住特定数据的特殊样本)的方法,使其既容易被检测到,彼此之间又不相互干扰,从而在单次模型训练中更高效、更准确地评估机器学习模型的隐私泄露风险。