Archivio Istituzionale della RicercaCode and data accompanying the paper: Giacomo Fantino, Marco Rondina, Antonio Vetrò, and Juan Carlos De Martin. 2026. Quantifying Privacy Risks in Synthetic Data: A Study on Black-Box Membership Inference. In Proceedings of the International Conference on Fundamental Approaches to Software Engineering (FASE 2026).
Code for: Quantifying Privacy Risks in Synthetic Data: A Study on Black-Box Membership Inference / Fantino, Giacomo; Rondina, Marco; Vetro', Antonio; De Martin, Juan Carlos. - (2026). [10.5281/zenodo.18173783]
Code for: Quantifying Privacy Risks in Synthetic Data: A Study on Black-Box Membership Inference
Fantino, Giacomo;Rondina, Marco;Vetro', Antonio;De Martin, Juan Carlos
2026
Abstract
Code and data accompanying the paper: Giacomo Fantino, Marco Rondina, Antonio Vetrò, and Juan Carlos De Martin. 2026. Quantifying Privacy Risks in Synthetic Data: A Study on Black-Box Membership Inference. In Proceedings of the International Conference on Fundamental Approaches to Software Engineering (FASE 2026).
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https://hdl.handle.net/11583/3010183