开源项目 `membership-inference-evaluation` 使用教程

开源项目 membership-inference-evaluation 使用教程

membership-inference-evaluationSystematic Evaluation of Membership Inference Privacy Risks of Machine Learning Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/membership-inference-evaluation

1. 项目的目录结构及介绍

membership-inference-evaluation/
├── LICENSE
├── README.md
├── membership_inference_attacks.py
├── privacy_risk_score_utils.py
└── MIA_evaluate.py

• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• membership_inference_attacks.py: 包含主要的成员推理攻击代码。
• privacy_risk_score_utils.py: 用于计算每个样本的隐私风险分数的代码。
• MIA_evaluate.py: 执行针对目标机器学习分类器的攻击的代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 MIA_evaluate.py。该文件负责执行成员推理攻击，具体步骤如下：

1. 初始化攻击类。
2. 执行攻击。
3. 计算隐私风险分数（可选）。

使用方法：

python MIA_evaluate.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 MIA_evaluate.py 中的参数来配置攻击的具体设置，例如：

• 目标机器学习分类器的选择。
• 攻击的具体参数设置。

在 MIA_evaluate.py 中，可以通过修改以下代码片段来配置攻击：

# 示例配置
target_classifier = 'your_classifier'
attack_parameters = {
    'param1': value1,
    'param2': value2,
    # 其他参数
}

通过修改这些参数，可以定制化攻击的具体行为。

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以上是关于 membership-inference-evaluation 开源项目的使用教程，希望对您有所帮助。

membership-inference-evaluationSystematic Evaluation of Membership Inference Privacy Risks of Machine Learning Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/membership-inference-evaluation