深度分析 表格擴散模型隱私風險實測:以 ClavaDDPM 與會員推斷攻擊揭示關鍵因子 研究針對表格擴散模型的隱私外洩風險進行系統性量測與實驗。採用先進會員推斷攻擊(白盒與黑盒)評估多種訓練與生成設置,並分析訓練步數、資料規模、擴散步數與合成量等因子對外洩的影響。比較距離到最近紀錄等啟發式隱私量測與實際攻擊成效,結果顯示攻擊在知識或運算受限下仍具效力,且多數啟發式指標無法可靠預測風險。