यह शोधपत्र मशीन लर्निंग-एज़-ए-सर्विस (MLaaS) प्लेटफ़ॉर्म के प्रसार से उत्पन्न होने वाले मॉडल निष्कर्षण हमलों (MEAs) का एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है। जहाँ MLaaS प्लेटफ़ॉर्म ने उपयोगकर्ता-अनुकूल API के माध्यम से उन्नत ML मॉडल तक पहुँच को बढ़ाया है, वहीं उन्होंने मॉडल कार्यक्षमता की नकल करने वाले MEAs के जोखिम को भी बढ़ा दिया है। यह शोधपत्र MEAs का वर्गीकरण प्रस्तुत करता है, विभिन्न आक्रमण तकनीकों और बचाव रणनीतियों का विश्लेषण करता है, और मौजूदा बचावों की सीमाओं और मॉडल उपयोगिता एवं सुरक्षा के बीच के समझौतों पर प्रकाश डालता है। इसके अलावा, हम विभिन्न कंप्यूटिंग परिवेशों में MEAs का मूल्यांकन करते हैं और उनके तकनीकी, नैतिक, कानूनी और सामाजिक निहितार्थों के साथ-साथ भविष्य के अनुसंधान दिशाओं पर भी चर्चा करते हैं। अंत में, हम निरंतर अद्यतन किए जाने वाले संबंधित साहित्य का एक ऑनलाइन संग्रह प्रदान करते हैं।
