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FedSGD
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新框架揭示了联邦 LoRA 适配视觉 Transformer 中的隐私风险
研究人员开发了一个新框架，用于解决在使用 LoRA 等参数高效微调方法和视觉 Transformer 进行联邦学习时出现的隐私风险。所提出的空间锚定生成反演框架通过将可训练的位置嵌入整合到 ViT 块中，提高了私有数据的重建质量。该方法在 CIFAR-10、CelebA 和 CARS 等数据集上显著提高了 PSNR、SSIM 和 LPIPS 等图像重建指标，表明仅基于 LoRA 的微调本身并不能固有地防止联邦学习中的数据泄露。
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新的梯度反演攻击揭示了联邦学习中重大的隐私风险
研究人员开发了一种受LT码启发的联邦学习梯度反演攻击新方法。该技术允许从单轮FedSGD中精确恢复训练数据和标签，性能显著优于之前的单轮攻击。即使是被动攻击者也能从ImageNet等基准测试中恢复高比例的批次，这表明联邦学习中的隐私风险被低估了。