《表1 联邦学习中的攻击类型》

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《联邦学习安全与隐私保护综述》

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目前，联邦学习中的攻击主要来自参与联邦学习过程的内部攻击者和独特的模型训练策略。首先，由于本地模型参数中隐含了用户的相关信息，一旦这些参数被发送到服务器进行联邦平均后，用户的敏感信息就很可能被泄露给服务器。其次，由于全局模型参数会进行共享，那么用户的私有信息也可能被泄露给其他联邦学习参与者。最后，由于联邦学习中的服务器不可访问用户的本地数据，对于整个学习过程便无法判定各用户所上传的本地更新是否是通过正确的执行学习协议而生成，伪造的本地更新便很难被察觉。联邦学习中主要的攻击类型如表1所示。