隐私定向投毒：往训练集掺一点「毒」，能放大对其他人的隐私泄露
一句话摘要：投毒不只是「破坏完整性」的安全问题——它也是隐私问题。Tramèr 等（Truth Serum, CCS 2022）证明：往训练集里掺极 少量（< 0.1%）精心构造的投毒样本，能把对别的、没被投毒的记录的成员推断 / 属性推断 / 数据抽取成功率拉高 1–2 个数量级；他们的标志性数字是——只插入 8 条投毒样本进 CIFAR-10（占全集 0.03%），就能把某张目标图像的成员推断真正例率（TPR）从 7% 抬到 59%（FPR 0.1% 处）。而 web 级语料投毒便宜可行：买过期域名做「分裂视图」，约 \$60 就能控制 LAION-400M 的约 0.01%（Carlini 等，S&P 2024——这是可行性佐证，本身不是一次隐私泄露结果）。结论先行：训练数据完整性 = 隐私问题；不可信的数据源是隐私放大器。