Exploiting Defenses against GAN-Based Feature Inference Attacks in Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Luo, Xinjian, Zhang, Xianglong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2020
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Feature Inference Attack on Shapley Values
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial Regularization
di: Zhu, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhu, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
KDk: A Defense Mechanism Against Label Inference Attacks in Vertical Federated Learning
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Data-Driven Defense against Edge-case Model Poisoning Attacks on Federated Learning
di: Purohit, Kiran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Purohit, Kiran, et al.
Pubblicazione: (2023)
FedMIA: An Effective Membership Inference Attack Exploiting "All for One" Principle in Federated Learning
di: Zhu, Gongxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Gongxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncovering Attacks and Defenses in Secure Aggregation for Federated Deep Learning
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defending the Edge: Representative-Attention Defense against Backdoor Attacks in Federated Learning
di: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Pubblicazione: (2025)
Label Inference Attacks against Node-level Vertical Federated GNNs
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2023)
EC-LDA : Label Distribution Inference Attack against Federated Graph Learning with Embedding Compression
di: Cheng, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
SVDefense: Effective Defense against Gradient Inversion Attacks via Singular Value Decomposition
di: Luo, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dashed Line Defense: Plug-And-Play Defense Against Adaptive Score-Based Query Attacks
di: Fu, Yanzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fu, Yanzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
AutoDefense: Multi-Agent LLM Defense against Jailbreak Attacks
di: Zeng, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zeng, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decaf: Data Distribution Decompose Attack against Federated Learning
di: Dai, Zhiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dai, Zhiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lurking in the shadows: Unveiling Stealthy Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning
di: Lyu, Xiaoting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Xiaoting, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Benchmarking Poisoning Attacks and Defenses in Federated Learning
di: Zhang, Heyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Heyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is the Trigger Essential? A Feature-Based Triggerless Backdoor Attack in Vertical Federated Learning
di: Liu, Yige, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yige, et al.
Pubblicazione: (2026)
Refiner: Data Refining against Gradient Leakage Attacks in Federated Learning
di: Fan, Mingyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fan, Mingyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Partner in Crime: Boosting Targeted Poisoning Attacks against Federated Learning
di: Sun, Shihua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Shihua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Let's Focus: Focused Backdoor Attack against Federated Transfer Learning
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
AUTOLYCUS: Exploiting Explainable AI (XAI) for Model Extraction Attacks against Interpretable Models
di: Oksuz, Abdullah Caglar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Oksuz, Abdullah Caglar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exploiting Layer-Specific Vulnerabilities to Backdoor Attack in Federated Learning
di: Foroughi, Mohammad Hadi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Foroughi, Mohammad Hadi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Rogue Cell: Adversarial Attack and Defense in Untrusted O-RAN Setup Exploiting the Traffic Steering xApp
di: Aizikovich, Eran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aizikovich, Eran, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Taxonomy of Attacks and Defenses in Split Learning
di: Shabbir, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shabbir, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Find a Scapegoat: Poisoning Membership Inference Attack and Defense to Federated Learning
di: Mo, Wenjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mo, Wenjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Inf2Guard: An Information-Theoretic Framework for Learning Privacy-Preserving Representations against Inference Attacks
di: Noorbakhsh, Sayedeh Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Noorbakhsh, Sayedeh Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attack and Defense of Deep Learning Models in the Field of Web Attack Detection
di: Shi, Lijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Lijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Defensive Framework Against Adversarial Attacks on Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems
di: Tafreshian, Benyamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tafreshian, Benyamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safeguarding Graph Neural Networks against Topology Inference Attacks
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
A No-Defense Defense Against Gradient-Based Adversarial Attacks on ML-NIDS: Is Less More?
di: elShehaby, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: elShehaby, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
An Efficient Gradient-Based Inference Attack for Federated Learning
di: Montaña-Fernández, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Montaña-Fernández, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2025)
SecureLearn -- An Attack-agnostic Defense for Multiclass Machine Learning Against Data Poisoning Attacks
di: Paracha, Anum, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Paracha, Anum, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedRDF: A Robust and Dynamic Aggregation Function against Poisoning Attacks in Federated Learning
di: Campos, Enrique Mármol, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Campos, Enrique Mármol, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting Label Inference Attacks in Vertical Federated Learning: Why They Are Vulnerable and How to Defend
di: Liu, Yige, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yige, et al.
Pubblicazione: (2026)
Model Hijacking Attack in Federated Learning
di: Li, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Feature Inference: A Test-time Defense Strategy using Spectral Projections
di: Singh, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Singh, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Efficiency of Privacy Attacks in Federated Learning
di: Tabassum, Nawrin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tabassum, Nawrin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Noise as a Double-Edged Sword: Reinforcement Learning Exploits Randomized Defenses in Neural Networks
di: Bakos, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bakos, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)
Similarity-based Label Inference Attack against Training and Inference of Split Learning
di: Liu, Junlin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Junlin, et al.
Pubblicazione: (2022)
On the Out-of-Distribution Backdoor Attack for Federated Learning
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Feature Inference Attack on Shapley Values
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial Regularization
di: Zhu, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023) -
KDk: A Defense Mechanism Against Label Inference Attacks in Vertical Federated Learning
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Data-Driven Defense against Edge-case Model Poisoning Attacks on Federated Learning
di: Purohit, Kiran, et al.
Pubblicazione: (2023) -
FedMIA: An Effective Membership Inference Attack Exploiting "All for One" Principle in Federated Learning
di: Zhu, Gongxi, et al.
Pubblicazione: (2024)