Attribute Inference Attacks for Federated Regression Tasks

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内容提要

本研究探讨了联邦学习中的回归任务属性推断攻击,提出了一种模型驱动的攻击方法。实验结果表明,该方法在异构客户端数据集中显著提高了重构准确性,为评估隐私泄露提供了有效工具。

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