arXiv ID:
2606.02563
arXiv 提交日期: 2026-06-01
IntraShuffler:面向异构差分隐私联邦学习的隐私保护框架 / IntraShuffler: A Privacy Preserving Framework for Heterogeneous DP Federated Learning
1️⃣ 一句话总结
本文揭示了在联邦学习中,服务器利用用户梯度更新中的结构模式可以推断用户隐私,并提出了一种名为IntraShuffler的中间件框架,通过将用户按隐私预算分组并在组内打乱参数,在保持模型性能的同时有效阻止了这种推理攻击。