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基于LT码启发的级联梯度反演攻击联邦学习
论文揭示联邦学习隐私泄露被严重低估，将梯度反演与纠删码理论建立联系，构造出超越已知上界的攻击方法。攻击可从单轮FedSGD中精确恢复批次及每个样本标签，无需真实数据即可验证。被动攻击者在ImageNet批次规模达128时仍能恢复94%-100%。
arXiv cs.LG53 天前
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论文揭示联邦学习隐私泄露被严重低估，将梯度反演与纠删码理论建立联系，构造出超越已知上界的攻击方法。攻击可从单轮FedSGD中精确恢复批次及每个样本标签，无需真实数据即可验证。被动攻击者在ImageNet批次规模达128时仍能恢复94%-100%。