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联邦学习易受隐私泄露和数据投毒攻击

一份新报告详细介绍了联邦学习的漏洞，这是一种将预训练模型适配到本地用户数据的方法。研究人员发现，中央服务器可以从单个客户端更新中恢复私有标签集，尽管重建可能缺乏细节。虽然标签计数恢复随着客户端数量的增加而减少，但后门攻击仍然是一个重大威胁，随着恶意客户端数量的增加，成功率也会增加。FLTrust 等防御机制可以缓解这些风险，但在所有客户端都受到损害时则无效。