联邦学习
2023-08-29 11:53:26 0 举报AI智能生成
联邦学习思维导图
作者其他创作
大纲/内容
局部敏感哈希(LSH)
梯度提升决策树
秘密分享
极限提升学习器
同态加密
实体对齐
SecureBoost
集成学习
神经网络
迁移学习
逻辑斯蒂回归
线性回归
纵向联邦学习
采用秘密分享
决策树
岭回归
Secure Aggregation
水平联邦学习
混合联邦学习
分类
确定特定标签是否参与一次训练
Class Sniffing
确定单次迭代中，拥有特定标签的客户端数量
Quantity Inference
推断整个训练过程中不同标签的数量信息
Whole Determination
Composition Inference
确定是否有特定样本参与训练
Membership Inference
确定训练样本是否存在特定属性
Attribute/Property Inference
窃取训练模型的参数信息
Parameter/Hyperparameter Inference
Inference Attack
确定参数提交来自哪个用户
Re-identification Attack
确定两次参数提交是否来自同一用户
Matching Attack
恶意客户端
恶意服务端
主动攻击
被动攻击
攻击
样本差分隐私
用户差分隐私
用户组差分隐私
差分隐私
防御
隐私
训练数据完整性
Label Flipping Attack
Data Poisoning
Local Model Poisoning
Undirected Model Poisoning
Model Replacement
Constrain and Scale
Semantic Backdoor
Backdoor/Trojan Attack
Directed Model Poisoning
Model Poisoning
Poisoning Attack
Model Inversion Attack
损失函数
错误率
拒绝负面影响
检测被颠覆的本地模型
安全
Krum
Median
Byzantine resilent
容错
Paillier加密
Secret Sharing
密码学
伪造梯度更新
搭便车行为
性能
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