Tấn công suy luận thành viên là một cuộc tấn công vào quyền riêng tư nhằm ước tính thống kê từ bên ngoài xem dữ liệu nhất định có được sử dụng để huấn luyện mô hình AI hay không. Việc quan sát sự khác biệt về điểm đầu ra của mô hình có thể dẫn đến rò rỉ thông tin cá nhân.
Tấn công suy luận thành viên là một phương pháp tấn công quyền riêng tư nhằm xác định xem dữ liệu có được đưa vào tập huấn luyện hay không bằng cách quan sát điểm dự đoán và phân bổ xác suất cho đầu vào của mô hình học máy. Hệ thống hóa bởi Shokri et al. (2017), mô hình càng trang bị tốt thì tỷ lệ thành công càng cao.
Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, số lượng bản phát hành API cho LLM đã được tinh chỉnh bằng cách sử dụng các tài liệu nội bộ và hồ sơ y tế sẽ tăng nhanh và mức độ đe dọa trong lĩnh vực này sẽ tăng nhanh. Kể từ năm 2026, sự thừa nhận rằng ``phát hành mô hình sang nguồn bên ngoài = có thể suy ra các đoạn dữ liệu đào tạo'' cuối cùng đã trở thành tiêu chuẩn tại các công ty trong nước được ReviewAI khảo sát. Tình huống mà đối thủ cạnh tranh tràn vào API với các thăm dò để suy ra thông tin bí mật từ đó tìm hiểu là một rủi ro thực sự trong lĩnh vực tài chính, y tế và pháp lý.
Cái giá chung cho các biện pháp đối phó là phải mất từ 2 đến 4 tuần để triển khai Quyền riêng tư khác biệt và đánh đổi là độ chính xác của mô hình sẽ giảm từ 1 đến 5%. Thiết kế API giới hạn đầu ra chỉ ở các nhãn k hàng đầu và dọn dẹp dữ liệu đào tạo là các lớp bảo vệ tiêu chuẩn. Ở những lĩnh vực bắt buộc phải tuân thủ GDPR và Đạo luật bảo vệ thông tin cá nhân, các biện pháp đối phó chống lại các cuộc tấn công ngày càng được nêu rõ trong các yêu cầu mua sắm.