开源项目推荐：mia - 机器学习模型成员推理攻击库

开源项目推荐：mia - 机器学习模型成员推理攻击库

mia A library for running membership inference attacks against ML models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mia/mia

1. 项目基础介绍与主要编程语言

mia 是一个开源库，旨在帮助研究人员和开发者运行针对机器学习模型的成员推理攻击（Membership Inference Attack，MIA）。该攻击尝试推断一个特定的数据样本是否被用于训练一个目标模型。项目使用 Python 编程语言实现，确保了良好的兼容性和广泛的社区支持。

2. 项目核心功能

项目的主要功能包括：

• 实现原始的影子模型攻击：该库能够执行 Shokri 等人在其论文中提出的影子模型攻击方法。
• 自定义攻击模型：用户可以使用任何类似于 scikit-learn 的 Estimator 对象来自定义影子模型或攻击模型。
• 支持框架：mia 已经被测试并与 Keras 和 PyTorch 模型框架兼容。

3. 项目最近更新的功能

根据项目最近的更新，以下是包含的新功能：

• 攻击模型训练优化：改进了攻击模型的训练流程，使其更加高效和稳定。
• 数据预处理增强：增强了数据预处理功能，为攻击准备更精准的数据格式。
• 性能提升：通过优化算法和数据处理流程，提高了攻击模型预测的准确性。

请注意，该项目的维护状态为暂停维护，但社区仍然可以访问和使用现有功能。未来可能会有更新，但目前的项目状态为只读。

mia A library for running membership inference attacks against ML models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mia/mia