arXiv 隐私论文· Md Morshedul Islam·· 1 天前AI 评分58
研究提出面向医学影像联邦学习的 DCGAN 模型反演攻击与防御框架
Privacy-Preserving Personalized Federated Learning (PPP-FL) for Medical Imaging
AI 导读
研究针对联邦学习系统提出基于 DCGAN 的模型反演攻击，在 Brain MRI ND-5 数据集上可重建出语义上有意义的合成图像，显示训练数据面临明显隐私风险。客户端差分隐私能降低攻击成功率但带来精度损失，个性化联邦学习可在各客户端缓解这一取舍；研究还比较了不同聚合算法对攻击脆弱性和防御效果的影响，该攻防框架与模型无关。
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