Jun, 2022
梯度混淆在联邦学习中会产生虚假的安全感
Gradient Obfuscation Gives a False Sense of Security in Federated Learning
Kai Yue, Richeng Jin, Chau-Wai Wong, Dror Baron, Huaiyu Dai
TL;DR本文提出针对联邦学习中的图像分类任务的新型数据重构攻击框架，并证明了通常采用的梯度后处理程序可能会给联邦学习中的数据隐私保护带来虚假的安全感。作者设计了一种基于语义级数据重构的新方法，并与传统的基于图像相似度分数的方法进行了比较。结果表明，需要重新审视和重新设计现有联邦学习算法中客户端数据隐私保护机制的重要性。