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无需重训练的隐私审计：位移感知分数迁移方法
Shift-aware score transport for privacy auditing without retraining
AI 导读
一种无需重训练的隐私审计方法提出位移感知分数迁移，可从 OOD 非成员估计反事实同分布分数分布，缓解分布偏移导致的成员推断分数偏斜。该方法还引入按名义迁移隐私水平校准的保守校正，并用非成员数据构建校准任务，估计表示空间位移造成的审计误差。在多个含分布偏移的数据集上，它给出更稳定的隐私估计，并保持比基线更紧的下界。
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