一种针对机器学习的数据隐私风险度量方法

一种针对机器学习的数据隐私风险度量方法包括：模拟攻击，通过成员推理攻击模拟潜在隐私泄露，测试模型在真实攻击场景下的隐私保护能力；数据特征量化，基于HDBSCAN聚类分析和准标识符脆弱性分析分别确定隐私泄露风险量化，识别出数据中的隐私风险因素，特别是评估数据点间相似性和特征属性对隐私泄露的影响；计算整体隐私风险评分，整合各项评估结果，以全局化的视角量化隐私风险。有益效果在于：提供了一个全面、量化的数据隐私风险指标。该方法适用于各种领域数据，能够帮助数据所有者在保护隐私的同时维持数据的高效利用。