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gradient inversion
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CVPR
泄露与学习：利用联邦学习的泄露数据进行攻击者训练的烹饪书
本文研究了分布式学习中的数据重构攻击，并探讨了利用泄露数据进行模型训练和改进的可能性。研究表明，即使重构质量有限或泄露图像数量较少，也可以通过敌意训练模型更准确地使用泄露数据，对于下游训练而言，渐变反转攻击和线性层泄漏攻击存在一定的限制。
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3 months ago
ICCV
GIFD：一种具有特征域优化的生成梯度反转方法
通过逐渐改变优化层，从初始潜在空间到更接近输出图像的中间层，我们基于特征域搜索的梯度反演方法（GIFD）在保护客户隐私的分布式机器学习框架中取得了像素级重建方面的较好结果，并在不同防御策略设置和批次大小下展现了很强的泛化能力。
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a year ago
您的房间并非私有：深度 Q 学习的梯度反演攻击
本文旨在通过使用梯度反演攻击 Deep Q-Learning 算法来解决内含隐私信息泄露的问题，并验证了该方法在实验中的有效性。
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a year ago
使用独立成分分析的混合信号攻击：破解基于聚合的联邦学习隐私
本文介绍了一种名为 “Cocktail Party Attack” 的攻击手段，该攻击手段通过对全连接层的聚合梯度进行线性组合得出其输入信息，进而通过经典的独立成分分析算法实现了隐私保护机制的突破。该攻击手段在多种情况下表现良好，包括针对卷
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2 years ago
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