arXiv 提出基于贝叶斯低秩后验的可扩展成员推断攻击
原文标题：Bayesian Low-Rank Posteriors for Scalable Membership Inference
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论文针对大规模视觉语言模型成员推断攻击中参考模型训练成本高的问题，提出仅在 LoRA 子空间建模不确定性，从单次训练运行构建后验并采样虚拟参考模型。方法基于 SWAG 实现，在文档 VQA 与医疗 VQA 三个下游适配 VLM 上优于标准参考模型攻击，仅需一次微调。
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仅用一次LoRA微调构建贝叶斯后验采样虚拟参考模型，成员推断攻击优于标准参考模型方法
- •在LoRA子空间内建模不确定性，从单次训练运行构建后验并采样虚拟参考模型
- •基于SWAG实现，替代需训练参考模型集成的传统做法
- •在文档VQA与医疗VQA三个下游适配VLM上优于标准参考模型攻击
- •额外引入受控合成数据集以隔离预训练知识的影响
为什么重要：把成员推断攻击的成本从多次微调降到一次，使大规模VLM的训练数据隐私审计更可行。
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