深度学习的安全与隐私 from ChatGPT.pdf

摘要 : 本次讲座讨论了深度学习在安全和隐私方面的问题。从聊天机器人ChatGPT入手，讲解了机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）方面的风险，并分别介绍了相应的攻防方法。在机密性风险中，黑盒攻击和白盒攻击是重要的攻击方式，而成员推理攻击则是面向训练数据的一种攻击方法，可以通过分析目标模型系统来获取训练数据的成员关系信息，会对隐私造成威胁。该讲座还提到了Carlini等人的工作表明生成模型存在Unintended Memorization问题。最后，该讲座总结了深度学习的安全与隐私问题，呼吁加强安全防护措施，保障人们的隐私安全。

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