物联网联邦学习中的隐私威胁与对策：系统综述
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。系统地分析了最近的文献，以识别物联网环境下的联邦学习中的隐私威胁，并评估可以用来减轻这些威胁的防御措施。着重关注物联网的背景下，包括推断攻击、毒化攻击和窃听在内等多种隐私威胁，并评估了差分隐私和安全多方计算等防御措施对保护隐私和维护联邦学习功能完整性的有效性。强调了为物联网环境量身定制的强大且高效的隐私保护策略的必要性，同时需要应对重放攻击、逃避攻击和模型窃取攻击的策略，并探索轻量级防御措施...
该文章分析了物联网环境下联邦学习的隐私威胁，并评估了减轻这些威胁的防御措施。强调了量身定制的隐私保护策略的必要性，并探索了轻量级防御措施和新兴技术如区块链，以提高物联网中联邦学习的隐私保护。
