Bilanz der Quelle: Forscher haben gezeigt, dass der Austausch von Gradienten in verteilten und federierten Trainingsprozessen sensible Trainingsdaten offenlegen kann. Durch die Optimierung von Dummy-Eingaben lassen sich Bilder und Texte rekonstruieren, was die Annahme widerlegt, dass Gradienten inhärent privat sind.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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