很不幸的是，笔者以上介绍的一切，不过仅仅只是局限于特朗普团队窃取脸书用户数据，而可能存在的非法选举手段和基础意义上的“舆论战”及一些非法勒索手段。
在更多的方面，诸如国防、科工、教育、医疗，各关键行业的相关数据安全、从业人员隐私，同样能够在各种算法的互联网产品中得到直接或者间接的提取。
当然，笔者相信在对于这些数据存储的安全性上，就算国内某些厂商对隐私保护不屑一顾、就算某些国内厂商“卖身”之余，还在强调数据不卖，只卖业务板块，核心算法，但是，就真的安全了吗？
很不幸，答案是否定的。
远的不说，就笔者目前所知道的仅仅依靠数据模型进行“倒推进攻”的方式，就至少有三种：
1、成员推断攻击。
成员推断攻击，是指攻击者试图判断某条个人信息是否存在于目标模型的训练数据集。
2、模型倒推攻击。
模型倒推，是指通过模型的输出反推训练集中某条目标数据的部分或全部属性值。其基本思路是找到使输出中某一类对应的可能性最大的输入。
3、参数提取攻击。
目标模型参数不公开， 攻击者已知部分模型结构信息和标签信息， 可通过访问目标模型得到模型参数的攻击。
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