研究者提出嵌入式ML功耗侧信道成员推理攻击PSCMIA

研究者 Sahan Sanjaya 与 Prabhat Mishra 提出一种名为 PSCMIA 的功耗侧信道成员推理攻击，针对嵌入式机器学习模型。据其描述，该攻击无需预测概率甚至预测标签，仅凭功耗轨迹即可判断某个样本是否参与了模型训练。 这一方法的意义在于绕开了传统成员推理攻击对模型输出（概率或标签）的依赖，直接利用嵌入式设备运行时的功耗特征推断训练数据成员身份，从而对嵌入式 ML 模型的训练数据隐私构成威胁。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。