A Note On Interpreting Canary Exposure

Authors: Matthew Jagielski
Published: 2023-05-31 | Updated: 2023-06-02

Source: https://arxiv.org/abs/2306.00133

PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.00133

AIにより推定されたラベル

プライバシー保護手法 透かし評価 メンバーシップ推論

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Abstract

Canary exposure, introduced in Carlini et al. is frequently used to empirically evaluate, or audit, the privacy of machine learning model training. The goal of this note is to provide some intuition on how to interpret canary exposure, including by relating it to membership inference attacks and differential privacy.