arXiv · ML· Dariush Wahdany (CISPA Helmholtz Center for Information Security), Jesse Cresswell (Layer 6 AI), Naiqing Guan (Layer 6 AI), Atiyeh Ashari Ghomi (Layer 6 AI), Franziska Boenisch (CISPA Helmholtz Center for Information Security), Adam Dziedzic (CISPA Helmholtz Center for Information Security)·· 6 小时前AI 评分28
表格基础模型数据溯源与隐私审计的数据集推断方法
Dataset Inference for Data Provenance and Privacy Auditing in Tabular Foundation Models
AI 导读
研究提出首个针对表格基础模型（TFM）的数据集推断方法，通过组合黑盒信号推断特定数据集是否参与预训练。 该方法在多个 SOTA TFM 上实现高达 0.99 的 ROCAUC，并分析了数据组成、模型容量及合成数据等影响因素。 结果证明该方法可作为检测隐私泄露及专有数据集使用的实用审计工具。
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