본 논문은 AI 생성 이미지의 저작권 문제와 관련하여, 확산 모델의 학습 데이터에 특정 이미지가 포함되었는지 여부를 판별하는 새로운 멤버십 추론 공격(MIA) 방법을 제안합니다. 기존 MIA 방법들이 모델의 내부 U-net에 접근해야 하는 한계를 극복하기 위해, 이미지-이미지 변환 API만을 사용하여 모델 내부 구조에 접근하지 않고도 학습 데이터 여부를 판별하는 방법을 제시합니다. 이 방법은 모델이 학습 데이터에 대해 더 쉽게 잡음 예측을 얻을 수 있다는 점에 착안하여, API를 여러 번 사용하여 결과를 평균화하고 원본 이미지와 비교하여 판별합니다. DDIM과 Stable Diffusion, Diffusion Transformer 아키텍처에서의 실험을 통해 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였습니다.
