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TOOL · CL_280426 · Oct 5 · 04:00

新的PI-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名为路径积分代理模型扩展（PI-SME）的新方法，以改进联邦学习中的梯度反演攻击。该技术将客户端的模型更新视为梯度场的路径积分，并使用沿可学习贝塞尔曲线的高斯-勒让德求积法进行近似。PI-SME旨在通过分析客户端初始和最终模型状态之间轨迹上的多个点，比现有方法更准确地重建私有输入数据。在CIFAR-100和FEMNIST数据集上的实验表明，PI-SME在各种条件下都能有效地忠实重建私有输入。