什么是模型反演攻击（Model Inversion Attack）？

模型反演攻击（Model Inversion Attack）是一种隐私攻击技术，攻击者通过查询机器学习模型的输出（如预测结果或置信度分数），尝试重建模型的训练数据或推断出敏感输入特征。这种攻击仅需黑盒访问模型，无需了解内部参数，即可从模型的响应中反推出原始信息，例如在推荐系统中重建用户偏好或在医疗诊断模型中泄露患者健康数据。

在AI产品开发的实际落地中，模型反演攻击凸显了隐私和安全风险，产品经理在设计系统时必须考虑防御措施。通过实施差分隐私技术、限制输出精度或采用联邦学习等方法，可以有效保护用户数据，确保产品在金融、医疗等敏感领域的合规性和可信度。随着AI应用的普及，此类攻击的防御已成为产品开发的关键环节。

如需延伸阅读，推荐参考Fredrikson等人于2015年在ACM CCS会议上发表的论文：“Model Inversion Attacks that Exploit Confidence Information and Basic Countermeasures”。