Analyzing Inference Privacy Risks Through Gradients In Machine Learning.

本文针对分布式学习中梯度共享引发的隐私推断风险进行了系统性研究。在分布式学习（如联邦学习）中，模型通过共享从用户敏感数据计算出的梯度进行迭代更新，但已有研究表明梯度可能泄露隐私。作者提出了一种统一的基于博弈论的框架，将多种隐私攻击（包括属性

历史摘要 · 未重新核验 · ACM CCS