摘要：
Anh-Tu Tran, The-Dung Luong, Jessada Karnjana, Van-Nam Huynh. An efficient approach for privacy preserving decentralized deep learning models based on 阅读全文
摘要：
The 30th USENIX Security Symposium. 本文贡献主要有两部分，一是提出一种基于修改预测熵的新成员推理攻击方法。二是定义了一个称为隐私风险分数的指标，用来估计每个样本成为训练集中成员的可能性，提供更加细粒度的隐私风险分析。 首先是基于预测熵的成员推理攻击，模型的整个训练 阅读全文