Table 4. MIA result summary of threshold attack on MNIST dataset for moderate noise level.

Moderate noise ( $\epsilon =1.0,\delta ={10}^{-4}$) Attack type = threshold attack
Slice feature/	Attacker	AUC	Precision	Recall	F1 score
Slice value	Advantage
Entire dataset	0.01	0.50	0.50	0.50	0.50
Class 0	0.05	0.52	0.49	0.51	0.50
Class 1	0.03	0.51	0.49	0.50	0.50
Class 2	0.05	0.52	0.48	0.50	0.49
Class 3	0.06	0.47	0.53	0.50	0.51
Class 4	0.04	0.51	0.49	0.50	0.49
Class 5	0.03	0.50	0.49	0.50	0.49
Class 6	0.07	0.53	0.47	0.51	0.49
Class 7	0.03	0.49	0.51	0.49	0.50
Class 8	0.06	0.53	0.48	0.51	0.49
Class 9	0.06	0.48	0.52	0.50	0.51
Correctly classified	0.04	0.51	0.49	0.50	0.50
True
Correctly classified	0.01	0.50	0.50	0.50	0.50
False