Apr, 2020
联邦学习中评估渗漏攻击的框架
A Framework for Evaluating Gradient Leakage Attacks in Federated
Learning
TL;DR本文提出了一个原则性框架来评估和比较不同形式的客户隐私泄漏攻击。我们提供了正式和实验分析表明，攻击者可以通过分析本地训练的共享参数更新(例如，本地梯度或权重更新向量)来重构私有本地训练数据。该论文还分析了联邦学习中不同超参数配置和攻击算法设置对攻击效果和代价的影响，并且给出了在使用通信高效的FL协议时不同梯度压缩比下客户隐私泄漏攻击的有效性的测量、评估和分析。 最后，我们提供了一些初步的缓解策略，以突出提供系统化的攻击评估框架来深入了解联邦学习中各种形式的客户隐私泄漏威胁并发展攻击缓解的理论基础。