利用大型语言模型提取时空数据中的梯度信息

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本研究提出时空梯度反演攻击(ST-GIA)算法,针对时空联邦学习中的用户数据隐私风险,能够有效重建原始位置。引入辅助语言模型的ST-GIA+方法解决了先验知识不足的问题,并设计了自适应防御策略,动态调整扰动水平,以平衡隐私保护与实用性。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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