SecurityLabUJN研究差分隐私对联邦学习隐私和鲁棒性的保护作用
在这过程中可能会有隐私和鲁棒性的漏洞，例如，成员推断攻击、属性推理攻击以及后门攻击。 ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录...
联邦学习：保护数据隐私的机器学习技术原理、优势与应用前景
【4月更文挑战第30天】联邦学习是保障数据隐私的分布式机器学习方法，允许设备在本地训练数据并仅共享模型，保护用户隐私。其优势包括数据隐私、分布式计算和模型泛化。...
在这过程中可能会有隐私和鲁棒性的漏洞，例如，成员推断攻击、属性推理攻击以及后门攻击。 ε-本地化差分隐私中 n 个用户分别持有一条记录...
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