NL-SME

新型NL-SME方法增强了联邦学习中的梯度反演攻击

研究人员开发了一种新颖的NL-SME方法，旨在对抗联邦学习中的多步梯度反演攻击。该方法构建了一个可学习的非线性代理轨迹来近似隐藏的局部状态，将轨迹级别的信息与校准的梯度匹配相结合。NL-SME还包含一个更新可靠性感知策略，以减轻扰动更新中不可靠组件的影响。实验表明，NL-SME在重建质量和准确性方面显著优于现有方法，突显了即使在联邦学习的多步更新中也存在潜在的隐私泄露风险。