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Contrastive Learning-Based Structural Attack on Vertical Graph Federated Learning (VGFL-SA)
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新攻击方法VGFL-SA，针对无标签客户端节点，通过修改客户端结构降低其性能。实验结果表明，该方法在实际数据集上表现良好，具有较强的转移能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新攻击方法VGFL-SA，针对无标签客户端节点。
- VGFL-SA通过修改客户端结构降低其性能，无需标签信息。
- 研究利用对比学习方法在客户端训练之前进行攻击。
- 实验结果表明VGFL-SA在实际数据集上的攻击效果良好，具有较强的转移能力。
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