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这篇文章主要描述了联邦学习(本文也包括更宽泛的分布式机器学习)中隐私攻击的一种方式:模型逆向攻击(也叫 推理攻击)。在联邦学习为主的分布式机器学习中,各个参与者的训练数据面对推理攻击是非常脆弱的,这篇文章描述了模型逆向攻击的两个目标,即对用户数据隐私的两个方面进行窥探:1. 追溯攻击(成员推理攻击):推断某条数据或者某个用户的数据是否在训练数据集中;2.重构攻击(属性推理攻击):推断出训练数据是否存在一定的统计特征,比如性别或是种族等属性是否失衡等等。
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