论文11:59IntraShuffler:面向异构差分隐私联邦学习的隐私保护框架联邦学习团队面临隐私与效用的两难——IntraShuffler在不牺牲模型性能的前提下大幅削弱梯度泄露风险,做隐私保护FL的开发者可以直接参考其混洗分组设计。#联邦学习#差分隐私#隐私推理攻击#混洗模型aarXiv cs.LG@Farhin Farhad Riya 等 3 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 联邦学习