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CINIC10
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新的功率侧信道攻击可从嵌入式设备的功率轨迹推断ML训练数据
研究人员开发了一种新颖的功率侧信道成员推断攻击（PSCMIA），该攻击可以推断特定数据样本是否用于训练嵌入式机器学习模型。与依赖模型输出来预测概率或标签的先前攻击不同，PSCMIA分析设备上的功耗轨迹。即使模型输出受限或无法访问，此方法也有效，证明了其在各种数据集、模型架构（FC和CNN）和嵌入式平台上的实用性。
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新框架通过进化客户端选择增强联邦学习
研究人员开发了一个名为 EvoCSFL 的新框架，以提高联邦学习的效率和鲁棒性。该方法使用由代理模型指导的进化算法来选择客户端，以优化模型性能、通信延迟和能耗。在多个数据集上的实验表明，与现有方法相比，EvoCSFL 实现了更快的收敛速度、更低的能耗和更好的鲁棒性。