本论文研究了梯度反转攻击在联邦学习框架下的应用，提出了一种基于分析的算法来恢复真实增强标签和输入特征，并证明了该算法的准确性和对图像重建的好处。强调了在梯度反转攻击中对软标签的重视。
本论文研究梯度反转攻击在联邦学习框架下的应用。
提出了一种基于分析的算法来恢复真实增强标签和输入特征。
该算法的准确性得到了证明，且对图像重建有益。
强调了在梯度反转攻击中对软标签的重视。
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