Federated learning, dvs. en mobil edge computing ram för djupinlärning, är ett nytt framsteg inom integritetsbevarande maskininlärning, där modellen utbildas på ett decentraliserat sätt av kunderna, dvs. datakuratorer, vilket hindrar servern från att direkt få tillgång till dessa privata data från kunderna. Denna inlärningsmekanism utmanar avsevärt attacken från serversidan. Även om de toppmoderna angripande tekniker som införlivade utvecklingen av Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) skulle kunna bygga klassrepresentanter för den globala datadistributionen bland alla kunder, är det fortfarande svårt att urskilja att attackera en specifik klient (dvs. integritetsskyddsläckage på användarnivå), vilket är ett starkare integritetshot för att exakt återställa privata data från en specifik klient. Detta papper ger det första försöket att utforska användarnivå sekretessläckage mot den federerade lärande av attacken från en skadlig server. Vi föreslår ett ramverk som omfattar GAN med en multitask-discriminator, som samtidigt diskriminerar kategori, verklighet och klientidentitet för indataprover. Den nya diskrimineringen av klientens identitet gör det möjligt för generatorn att återvinna användarspecificerade privata data. Till skillnad från befintliga verk som tenderar att störa utbildningsprocessen för det federerade lärandet, fungerar den föreslagna metoden "osynligt" på serversidan. De experimentella resultaten visar att den föreslagna angreppsmetoden är effektiv och att den är överlägsen den senaste tekniken.
Vidare, i REF, författarna ansåg en FL scenario som upplever användarnivå sekretessläckage på grund av angrepp från en skadlig aggregering server.
Beyond Inferring Class Representatives: User-Level Privacy Leakage From Federated Learning
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}