首个推荐系统成员推断攻击系统性综述发布

Jiajie He 等研究者在 arXiv 发布首个针对推荐系统成员推断攻击（MIAs）的系统性综述（arXiv:2509.11080，v5，正投稿 ACM TOIS）。该综述称，这是对该领域攻击与防御的首次全面梳理。 MIAs 旨在推断用户的交互记录是否被用于训练目标模型，可直接导致隐私泄露。与传统机器学习场景不同，传统 MIA 因推荐系统中后验概率不可见而难以直接应用。 综述梳理了推荐系统 MIA 的设计原理与挑战，提出统一分类法比较各方法的优劣，并指出未来研究方向。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。