PPFLex:基于 MPC 的联邦学习隐私保护方法,抵御梯度引导矩阵标签推断攻击
研究发现,梯度引导的联邦学习优化方法共享的引导矩阵存在隐私漏洞,恶意服务器在 Dirichlet 标签分布下可从共享矩阵推断客户端标签集,准确率达 50% 至 84%。
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研究发现,梯度引导的联邦学习优化方法共享的引导矩阵存在隐私漏洞,恶意服务器在 Dirichlet 标签分布下可从共享矩阵推断客户端标签集,准确率达 50% 至 84%。
论文 PAGE404: Breaking GPU Isolation Through Hardware-assisted Page Migration(作者 Ravan Nazaraliyev。
研究者提出 KEX-bench,用 40 个真实 Linux 与 Windows CVE 构造 45 个任务,检验编码智能体能否把内核漏洞转成可验证的利用原语。
论文《The Illusion of Local Privacy》对本地 LLM 服务栈的完整性、生命周期、持久化与隔离四个边界做实测,结论是本地运行不等于提示词保密。