連邦学習におけるプライバシー攻撃、防御策、アプリケーション、およびポリシーの概観

連邦学習は、中央サーバーにデータを送信することなく、機械学習モデルを共同で学習する重要なプライバシー保護技術である。しかし、モデルアップデートを中央サーバーに送信することがプライバシーを保護するという前提は、これらのアップデートから情報を「逆工学」できる場合には成り立たない。様々な設定において、この前提が成り立たないことが示されている。