模型反演与属性推断：靠查询与置信度，攻击者能重建训练样本的「样子」、或推断你的敏感属性
一句话摘要：除了「判定某人在不在训练集」（成员推断），推断类攻击还有两支更直接要 命的：模型反演——靠反复查询 + 我吐出的置信度，重建出某个类别训练样本的「样子」（Fredrikson 等在 CCS 2015 上从人脸识别模型重建出可辨认的人脸）；属性推断——给定一个人的部分已知信息 + 我，推断出他未公开的敏感属性（Fredrikson 等 2014 的华法林剂量案例）。结论先行：置信度 / 概率输出是燃料，而属性推断还借了人群统计相关性——别以为「没把原始数据发出去」就安全，要看输出粒度、是否叠 DP、以及类别是否对应到单个个体。