首个面向表格基础模型的数据集推断审计方法
原文标题：Dataset Inference for Data Provenance and Privacy Auditing in Tabular Foundation Models
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论文提出首个针对表格基础模型（TFM）的数据集推断方法，通过黑盒输入操纵组合多种互补信号，判断某表格数据集是否被用于预训练。在多个先进 TFM 上 ROCAUC 最高达 0.99，可作为检测隐私泄露与专有数据滥用的审计工具。
- 问题
- 表格基础模型经黑盒 API 部署，无法判断某数据集是否被用于预训练。
- 方法
- 通过黑盒输入操纵组合多种互补信号，推断可疑数据集是否属于预训练语料。
- 结果
- 在多个先进 TFM 上 ROCAUC 最高达 0.99。
- 影响
- 为检测专有数据滥用与隐私泄露提供可用的黑盒审计手段，采购与合规场景可直接使用。
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首个表格基础模型数据集推断方法出炉，黑盒审计ROC AUC最高0.99
- •针对通过黑盒API部署、用大量真实表格数据预训练的表格基础模型（TFM）
- •单一信号只能提供弱证据，组合多种互补信号后可在多个先进TFM上推断数据集是否入训
- •ROC AUC最高达0.99，具体数值依TFM而定
- •研究还考察预训练数据构成、模型容量、真实与合成数据等因素对识别效果的影响
为什么重要：为数据所有者提供了检测私有或专有表格数据是否被用于TFM预训练的审计手段，直接关系到隐私泄露与数据滥用追责。
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