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%。
作者提出 CAPSafe 基准,从动作级和规划级两个层面评估大模型驱动的具身智能体安全推理能力,其中动作级判断单个动作在给定环境上下文中是否安全,规划级评估智能体能否为复杂危险家务任务生成安全的长程规划。