Table 2. MIA result summary of trained attack on MNIST dataset for moderate noise level.

Moderate noise ( $\epsilon =1.0,\delta ={10}^{-4}$) Attack type = trained attack
Slice feature/	Attacker	AUC	Precision	Recall	F1 score
Slice value	advantage
Entire dataset	0.14	0.52	0.48	0.50	0.49
Class 0	0.09	0.54	0.47	0.51	0.49
Class 1	0.24	0.53	0.47	0.50	0.48
Class 2	0.22	0.53	0.48	0.51	0.49
Class 3	0.20	0.53	0.49	0.51	0.50
Class 4	0.16	0.53	0.48	0.51	0.49
Class 5	0.06	0.51	0.50	0.51	0.51
Class 6	0.24	0.55	0.47	0.52	0.50
Class 7	0.05	0.52	0.49	0.51	0.50
Class 8	0.20	0.54	0.46	0.51	0.48
Class 9	0.08	0.53	0.48	0.51	0.49
Correctly classified	0.22	0.54	0.47	0.51	0.49
True
Correctly classified	0.06	0.52	0.49	0.50	0.49
False