Основні поняття
Constraining information leakage in Federated Learning against data reconstruction attacks is crucial for privacy protection.
Анотація
フェデレーテッドラーニングにおけるデータ再構築攻撃へのプライバシー保護を制限することは、プライバシー保護のために重要です。著者は、情報漏洩を制限する方法を提案し、パラメータ空間からデータ空間への操作を変換しています。これにより、高次元かつ時間変動モデルのトレーニング効率とモデル精度が向上します。
Статистика
I(DDD; eW(t)o |W(t)i) ≤ f (t)(σ)
C(t) = f (t)(σ)
I(DDD; eD) ≤ f(σ)
f(ΨΨΨ) = 1/2 ∑ ln λi + σi / σi = κ