May, 2024
联邦学习中量化的效果:一种以 Rényi 差分隐私为视角的研究
The Effect of Quantization in Federated Learning: A Rényi Differential Privacy Perspective
Tianqu Kang, Lumin Liu, Hengtao He, Jun Zhang, S. H. Song...
TL;DR通过分析量化对联邦学习系统中的隐私保护的影响,本研究论文得出了量化位级越低,隐私保护越好的结论,并通过隶属推理攻击验证了这一理论分析,证实了量化确实可以增强隐私保护。