26年WH电子信息工程联邦学习中多种攻击下的隐私保护方法对比研究3.44-AI1.94-约19489字符.docx

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I摘要联邦学习作为一种分布式机器学习范式，通过在客户端本地训练并仅共享模型梯度，在保护数据隐私方面展现出显著优势。然而，近年来的研究表明，攻击者能够从共享梯度中重建原始训练数据，使得联邦学习的隐私安全性受到严重挑战。针对这一威胁，学术界提出了多种梯度保护策略，但现有研究大多局限于单一攻击或少数防御方法的评估，缺乏系统性的交叉对比。本文以联邦学习中的梯度泄露隐私问题为研究对象，系统对比了三种典型梯度攻击——深度梯度泄露攻击（DLG）、梯度反演攻击（IG）和梯度窃取攻击，以及七种隐私保护策略——差分隐私、掩码聚合、梯度裁剪、梯度稀疏...

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