Privacy Leakage in Federated Learning in Radiology Reports: A Comparative Evaluation of Tokenizer-Driven Privacy Risks
联邦学习（FL）允许多机构在不共享原始数据的情况下联合训练临床文本模型，但梯度反演可能从共享的模型更新中重建敏感信息。本文系统量化了放射学报告中基于梯度的文本重建风险，并比较了三种分词器（GPT-2、RadBERT、LLaMA-2）对隐私泄
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← 返回所有主题OTRO: Oblivious Tokenization Path with Square-Root ORAM
该论文针对CPU侧大语言模型（LLM）分词器在机密计算环境（结合CPU和GPU可信执行环境）中存在的安全漏洞进行了深入研究。分词器通过表驱动查找将提示词转换为token，其内存访问模式会泄露用户输入的侧信道信息。已有工作证明，在Intel