Атака установления принадлежности в контексте систем машинного обучения относится к классу атак, направленных на получение информации о данных обучающей выборки и влияние на процесс обучения и функционирование обученных моделей. Такая атака может быть осуществлена злоумышленником с целью получения конфиденциальных данных, проверки наличия определенных объектов в обучающей выборке или внедрения объектов с известными характеристиками для искажения работы модели. Попытка злоумышленника проверить, из какого источника были получены данные обучающей выборки, относится к атаке установления принадлежности. Злоумышленник может быть заинтересован в этой информации, чтобы определить, были ли данные собраны им самим или получены из другого источника. Это может быть особенно важно при использовании моделей машинного обучения для анализа конфиденциальных данных или при решении задач, где источник данных имеет значение (например, при обучении модели на данных от конкурентов). Попытка злоумышленника проверить, что в обучающей выборке присутствовали объекты с известными ему характеристиками и свойствами также является атакой установления принадлежности. Злоумышленник может быть заинтересован в этой информации, чтобы определить, содержит ли обучающая выборка конкретные данные или объекты, которые ему хорошо известны. Это может быть полезно при подборе оптимальной стратегии атаки или при проверке, как хорошо модель справляется с определенными типами данных. Попытка злоумышленника внедрить в обучающую выборку объекты с известными ему характеристиками и свойствами для влияния на процесс обучения и функционирования обученной модели также является атакой установления принадлежности. Злоумышленник может внедрить в обучающую выборку объекты с целью искажения работы модели или получения желаемых результатов. Это может быть особенно опасно, если модель используется для принятия важных решений, например, в медицинских или финансовых системах. В целом, атака установления принадлежности в системах машинного обучения представляет собой серьезную угрозу безопасности данных и моделей. Злоумышленник может использовать такую атаку, чтобы получить конфиденциальную информацию, внести искажения в работу модели или обмануть систему. Поэтому необходимо принимать меры для защиты от таких атак, например, путем использования методов анонимизации данных, обеспечения безопасности обучающих выборок и мониторинга аномального поведения моделей.