Enhancing Website Fingerprinting Attacks against Traffic Drift.
本文针对网站指纹攻击（Website Fingerprinting, WF）在面临流量漂移（Traffic Drift）时性能退化的问题展开研究。随着网络协议更新、网站内容变化以及用户行为模式演变，攻击者基于早期流量样本训练的模型在实际部署
#privacy-attack
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← 返回所有主题Graph Reconstruction from Differentially Private GNN Explanations
该论文研究了从差分隐私（DP）保护的图神经网络（GNN）解释中重建隐藏图结构的安全风险。虽然差分隐私通常被视为发布解释时降低隐私风险的标准手段，但作者证明了仅依赖DP并不足够：攻击者仅观察到经过DP扰动的GNN解释，就能以高精度重建原始图结
LINKTELLER: Recovering Private Edges from Graph Neural Networks via Influence Analysis.
该论文提出了一种针对图神经网络（GNN）的隐私攻击方法LINKTELLER，旨在从GNN模型中恢复私有边信息。研究背景为图结构数据在推荐系统、交通预测等领域的广泛应用，其中节点特征和边信息通常由不同数据持有者掌握，出于隐私考虑，他们需要联合
Scale-MIA: A Scalable Model Inversion Attack against Secure Federated Learning via Latent Space Reconstruction.
联邦学习（Federated Learning）因其能够保护参与者数据隐私而闻名。然而，近期出现的模型逆向攻击（Model Inversion Attacks, MIAs）表明，恶意的参数服务器可以从模型更新中重建用户的本地数据样本。现有的