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Inverting Gradients: Wie leicht lässt sich die Privatsphäre im Föderalen Lernen kompromittieren?

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Geiping et al. präsentieren einen kryptanalytischen Rekonstruktionsangriff, der Bilder aus veröffentlichten Gradienten mit der Auflösung der Eingabe wiederherstellt. Die Studie kritisiert frühere Angriffe als nur in konstruierten Szenarien erfolgreich und unterstreicht die Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre im Föderalen Lernen.
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