Toward Efficient Membership Inference Attacks Against Federated Large Language Models: A Projection Residual Approach.

本文针对联邦大语言模型（FedLLMs）中的成员推断攻击（MIA）问题展开研究。FedLLMs允许多方协作微调大语言模型而无需共享原始数据，从而解决资源有限和隐私保护等挑战。然而，即使数据不离本地，共享的梯度仍然可能通过成员推断攻击泄露敏感

历史摘要 · 未重新核验 · IEEE S&P