Table 3. MIA result summary of threshold attack on MNIST dataset for heavy noise level.

Heavy noise ( $\epsilon =0.5,\delta ={10}^{-3}$) Attack type = threshold attack
Slice feature/	Attacker	AUC	Precision	Recall	F1 score
Slice value	advantage
Entire dataset	0.02	0.49	0.51	0.50	0.50
Class 0	0.03	0.50	0.50	0.50	0.50
Class 1	0.03	0.49	0.50	0.49	0.50
Class 2	0.03	0.51	0.49	0.50	0.50
Class 3	0.02	0.49	0.51	0.50	0.50
Class 4	0.02	0.50	0.51	0.50	0.50
Class 5	0.06	0.48	0.51	0.49	0.50
Class 6	0.06	0.49	0.51	0.50	0.50
Class 7	0.02	0.51	0.49	0.50	0.50
Class 8	0.02	0.50	0.50	0.50	0.50
Class 9	0.06	0.47	0.52	0.49	0.51
Correctly classified	0.02	0.49	0.51	0.50	0.50
True
Correctly classified	0.03	0.50	0.50	0.50	0.50
False