본 논문은 민감한 데이터 공유를 위한 합성 데이터 생성의 중요성을 강조하며, 표 형식 데이터를 생성하는 확산 모델의 취약점을 분석한다. 특히, 맴버십 추론 공격(MIA)을 통해 모델이 훈련 데이터를 기억하고 민감한 정보를 유출할 수 있음을 지적한다. MIA-EPT는 표 형식 데이터에 특화된 새로운 블랙박스 공격으로, 속성을 마스킹하고 재구성하여 오류 기반 특징 벡터를 구성하여 맴버십 신호를 드러낸다. MIA-EPT는 합성 데이터 출력만을 사용하여 여러 확산 모델에서 일반화 가능성을 입증했으며, MIDST 2025 competition에서 2위를 달성했다.