FedCVESA: Taking Away Training Data in Federated Learning via Correlation Value Encoding and Segmented Aggregation
FedCVESA：通过相关值编码和分段聚合在联邦学习中去除训练数据
机构 * Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院网络空间安全学院）
AI总结 研究联邦学习中白盒TATD攻击，提出FedCVESA方法，通过添加皮尔逊相关正则化器将私有训练数据编码到选定模型参数，并用分段聚合减少覆盖，实验证明该方法能窃取私有训练图像且保持主任务效用，揭示联邦学习存在的安全隐患。
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