本文提出了一种基于超平面的数据重构攻击方法，针对联邦学习中的隐私保护缺陷。该方法不依赖于客户端数据分布假设，能够在分类任务中完美恢复任意大小的数据批次，从而显著提高安全性。

本研究提出了一种新型数据重构攻击方法，针对联邦学习中的隐私数据泄露问题。该方法通过恶意代码注入技术有效提取敏感数据，尤其在高分辨率数据处理上优于现有方法，显示出对新防御策略的迫切需求。

本文探讨了文本分类模型中的隐私保护挑战，提出利用生成型语言模型提取训练数据的算法，评估未经同意使用个人数据的风险。研究表明，差分隐私技术有效但性能有限，强调需基于公共数据训练模型以保护用户隐私。同时，提出新型数据重构攻击方法，并分析隐私分类器的防御策略。