أصبح [نسب البيانات](/tag/نسب-[البيانات](/tag/البيانات)) (Data [Attribution](/tag/attribution)) جزءًا حيويًا من [آليات](/tag/آليات) [التسعير](/tag/التسعير) والمراجعة والحوكمة في [أنظمة](/tag/أنظمة) [التعلم الآلي](/tag/[التعلم](/tag/التعلم)-الآلي) ([Machine Learning](/tag/machine-learning) Pipelines). لكن المفاجأة أن معظم طرق النسبة تفترض بطريقة غير صحيحة أن قيم النسب تعكس بدقة مساهمات المشاركين.

لقد أظهرنا من خلال دراساتنا أن هذه الفرضية يمكن أن تفشل، حيث يمكن لمشارك واحد في [سير العمل](/tag/سير-العمل) التقليدي للتدريب الموزع أن يزيد بشكل كبير من [قيمة](/tag/قيمة) نسبته المقاسة، مع الحفاظ على الفائدة العامة للنموذج. من خلال هجومنا المعتمد على النسبة، نستخدم [تحسينات](/tag/تحسينات) محتملة لإدخال دفعات صغيرة مصطنعة تبقي على الفائدة وتجعل الاستفادة من تغطية العلامات غير المستقلة (Non-IID Label Coverage) وحساسيات المقيمين أكثر فعالية.

[عبر](/tag/عبر) مجموعة متنوعة من [البيانات](/tag/البيانات) والنماذج ومع العديد من المقيمين الخاصين بالفائدة، أصبح الهجوم يؤدي بشكل مستمر إلى زيادة [قيمة](/tag/قيمة) نسب المعتدي وإعادة تشكيل الهيكل النسبي للنسب بين العملاء السلميين دون التأثير على [الدقة](/tag/الدقة) أو تفعيل [الدفاعات](/tag/الدفاعات) المعتمدة على [الهندسة](/tag/الهندسة).

تظهر هذه النتائج أن [نسب البيانات](/tag/نسب-[البيانات](/tag/البيانات)) نفسها تشكل سطح [هجوم](/tag/هجوم) جديد، مما يحث على [تطوير](/tag/تطوير) [آليات](/tag/آليات) تسجيل قوية وقابلة للتحفيز تتناسب مع [مفاهيم](/tag/مفاهيم) [الحماية](/tag/الحماية) والثقة.