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decaf攻击
Decaf攻击：联邦学习中的数据分布分解攻击
Decaf，是联邦学习领域中一种名为Data Distribution Decompose Attack的攻击手段。从性质上来说，它属于恶意攻击，会泄露联邦学习中客户端的隐私数据分布；其实现流程围绕梯度变化与数据分布的关联展开，核心是解决两类关键问题以精准推断客户端标签占比，具体如下：
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21 天前
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decaf攻击具体实现流程
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数学分解
联邦学习中Decaf攻击的具体实现流程
每一类数据在训练中对模型参数产生“方向稳定且可区分”的梯度贡献模式；客户端上传的模型更新，其实就是“各类梯度的加权和”，权重正是各类样本占比。
我是有底线的