Выборочная сложность заключения о членстве и аудита конфиденциальности

arXiv:2508.19458v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: атака на вступление в члены получает результат алгоритма обучения и адресного лица, а также пытается определить, является ли это лицо участником данных об обучении или независимой выборкой из того же распределения. Успешная атака на членство, как правило, требует от нападающего наличия определенной информации о распределении данных об обучении, которые были отобраны, и эти знания часто фиксируются с помощью набора независимых эталонных образцов из этого распределения. В ходе этой работы мы изучаем, сколько информации необходимо нападавшему для определения его членского состава путем изучения сложности выборки - минимального числа эталонных образцов, необходимых для успешного нападения. Мы изучаем этот вопрос в фундаментальной структуре Гауссианской средней оценки, где алгоритм обучения получается в долларах США от гауссовского распределения $\mathcal {N}(#mu,\Sigma) долларов в размерах в долл.