Filtrado de umbral para detectar ataques de inferencia de etiquetas en el aprendizaje federado vertical
Autores: Ding, Liansheng; Bao, Haibin; Lv, Qingzhe; Zhang, Feng; Zhang, Zhouyang; Han, Jianliang; Ding, Shuang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Filtrado de umbral para detectar ataques de inferencia de etiquetas en el aprendizaje federado vertical
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje federado
Violaciones de privacidad
Ataques de inferencia de etiquetas
Método de detección
Clasificaciones de modelos de amenazas
Módulo de evaluación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje federado, como un método emergente de aprendizaje automático, ha recibido amplia atención porque permite a los usuarios entrenar localmente durante el proceso de entrenamiento y utiliza conocimientos criptográficos relevantes para salvaguardar la privacidad de los datos durante la agregación del modelo.
Descripción
El aprendizaje federado, como un método emergente de aprendizaje automático, ha recibido amplia atención porque permite a los usuarios entrenar localmente durante el proceso de entrenamiento y utiliza conocimientos criptográficos relevantes para salvaguardar la privacidad de los datos durante la agregación del modelo.