穿越隐私：一种基于超平面的联邦学习数据重构攻击

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本文提出了一种新颖的数据重构攻击方法，解决了联邦学习中的数据隐私保护问题。研究表明，该方法在分类任务中能够完美恢复任意大小的数据批次，显著优于现有技术，具有重要的安全性影响。

安全性攻击方法数据重构联邦学习隐私保护

原文中文，约200字，阅读约需1分钟。