新的推理攻击可能允许访问敏感数据
计算机科学家一直在努力寻找防止滥用这些算法的方法。 机器学习技术凭借其复杂的数据分析能力，可以让第三方快速访问私人数据并进行网络攻击。
Morteza Varasteh 是英国埃塞克斯大学的研究员。他发现了一种新型的推理攻击，可以破坏用户的机密数据并与他人共享。 这种攻击在 arXiv 上的一篇预先发表的论文中有所描述。 它利用垂直学习联合会 (VFL)，这是一种分布式 ML 情况，其中两方拥有关于客户端的不同信息。
Varasteh 向 Tech Xplore 解释说，“这项工作是基于我之前与诺基亚贝尔实验室同事的合作，我们开发了一种从数据中心（称为被动部分（例如保险公司））提取用户私人信息的方法。” ” 被动方与另一个数据中心（例如银行）合作开发 ML 算法。
来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-03-inference-enable-access-sensitive-user.html