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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评测与治理
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共 4 条 · 更新于 08:16
arXiv推荐指数4545 arXiv推荐指数6060 arXiv 论文提出按标注预算评估切分多模态大模型的特征级属性推断风险
论文提出一种按标注样本预算衡量切分多模态大模型（MLLM）特征级隐私的属性推断框架，通过恢复曲线刻画诚实但好奇的服务器能从传输中间特征中恢复多少未防护状态下的敏感属性泄漏。
arXiv推荐指数7474 TRACE：针对 LLM 近似遗忘的无数据文本重构攻击（NeurIPS 2026）
TRACE 是一个在可访问遗忘前后模型快照、且无任何数据先验知识的条件下重构被遗忘训练数据的框架，被 NeurIPS 2026 接收。它从 embedding 层参数差值中筛选候选 token 以缩小搜索空间，再基于两个模型的困惑度差进行对比打分，并用先探索后补全的两阶段策略恢复多个样本。
ShortSpan推荐指数6565 研究显示推荐系统语言嵌入可还原物品身份并致用户再识别
论文 Encoded but Exposed 研究推荐系统中暴露的物品级语言嵌入是否泄露真实身份，作者 Linda Beková 和 Rodrigo Alves 用余弦相似度匹配即可在 MovieLens 32M 和 GoodReads 两个数据集、六个 sentence-transformer 编码器上以较高 MRR 恢复物品身份，无需训练或模型反转。