Exploring the Privacy-Energy Consumption Tradeoff for Split Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lee, Joohyung, Seif, Mohamed, Cho, Jungchan, Poor, H. Vincent |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
How Can Incentives and Cut Layer Selection Influence Data Contribution in Split Federated Learning?
di: Lee, Joohyung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Joohyung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Split Learning for Human Activity Recognition with Differential Privacy
di: Ndeko, Josue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ndeko, Josue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Privacy Leakage in Split Learning
di: Qiu, Xinchi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qiu, Xinchi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preserving Federated Learning with Convolutional Variational Bottlenecks
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Privacy-Preserving in Blockchain-based Federated Learning Systems
di: M., Sameera K., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: M., Sameera K., et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized Federated Learning: A Survey on Security and Privacy
di: Hallaji, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hallaji, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning-Enabled Hybrid Language Models for Communication-Efficient Token Transmission
di: Solat, Faranaksadat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Solat, Faranaksadat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy Assessment of Federated Learning using Private Personalized Layers
di: Jourdan, Théo, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Jourdan, Théo, et al.
Pubblicazione: (2021)
Privacy-Preserving Federated Learning with Differentially Private Hyperdimensional Computing
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Heterogeneous Federated Learning for Sensitive Healthcare Data
di: Xu, Yukai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yukai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Federated Learning via Homomorphic Adversarial Networks
di: Dong, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Spectral Graph Clustering: Balancing Privacy, Accuracy, and Efficiency
di: Koskela, Antti, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Koskela, Antti, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Dynamic Assortment Selection
di: Cho, Young Hyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Young Hyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy and Accuracy Implications of Model Complexity and Integration in Heterogeneous Federated Learning
di: Németh, Gergely Dániel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Németh, Gergely Dániel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models
di: Yu, Sixing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Sixing, et al.
Pubblicazione: (2023)
CADRE: Customizable Assurance of Data Readiness in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Hiniduma, Kaveen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hiniduma, Kaveen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Privacy-Preserving Data-Driven Education: The Potential of Federated Learning
di: Khalil, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khalil, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cross-silo Federated Learning with Record-level Personalized Differential Privacy
di: Liu, Junxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Junxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accuracy-Privacy Trade-off in the Mitigation of Membership Inference Attack in Federated Learning
di: Ahamed, Sayyed Farid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahamed, Sayyed Farid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sigil: Server-Enforced Watermarking in U-Shaped Split Federated Learning via Gradient Injection
di: Dai, Zhengchunmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Zhengchunmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cutting Through Privacy: A Hyperplane-Based Data Reconstruction Attack in Federated Learning
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unified Learn-to-Distort-Data Framework for Privacy-Utility Trade-off in Trustworthy Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversary-Aware Private Inference over Wireless Channels
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2025)
LIA: Privacy-Preserving Data Quality Evaluation in Federated Learning Using a Lazy Influence Approximation
di: Rokvic, Ljubomir, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Rokvic, Ljubomir, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Survey of Privacy Threats and Defense in Vertical Federated Learning: From Model Life Cycle Perspective
di: Yu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Clients Collaborate: Flexible Differentially Private Federated Learning with Guaranteed Improvement of Utility-Privacy Trade-off
di: Li, Yuecheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yuecheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Position: Challenges and Opportunities for Differential Privacy in the U.S. Federal Government
di: Khanna, Amol, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khanna, Amol, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated Learning via Data Generation and Parameter Distortion
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Theoretical Analysis of Privacy Leakage in Trustworthy Federated Learning: A Perspective from Linear Algebra and Optimization Theory
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2024)
BACSA: A Bias-Aware Client Selection Algorithm for Privacy-Preserving Federated Learning in Wireless Healthcare Networks
di: Yadav, Sushilkumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yadav, Sushilkumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Fairness Meets Privacy: Exploring Privacy Threats in Fair Binary Classifiers via Membership Inference Attacks
di: Tian, Huan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tian, Huan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
di: Seo, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Seo, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2026)
OptiFLIDS: Optimized Federated Learning for Energy-Efficient Intrusion Detection in IoT
di: Elouardi, Saida, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Elouardi, Saida, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Privacy and Fairness Risks in Sharing Diffusion Models: An Adversarial Perspective
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
PUFFLE: Balancing Privacy, Utility, and Fairness in Federated Learning
di: Corbucci, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Corbucci, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning in Practice: Reflections and Projections
di: Daly, Katharine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Daly, Katharine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Security Assessment of Hierarchical Federated Deep Learning
di: Alqattan, D, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alqattan, D, et al.
Pubblicazione: (2024)
PassREfinder-FL: Privacy-Preserving Credential Stuffing Risk Prediction via Graph-Based Federated Learning for Representing Password Reuse between Websites
di: Kim, Jaehan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jaehan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
How Can Incentives and Cut Layer Selection Influence Data Contribution in Split Federated Learning?
di: Lee, Joohyung, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Federated Split Learning for Human Activity Recognition with Differential Privacy
di: Ndeko, Josue, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Evaluating Privacy Leakage in Split Learning
di: Qiu, Xinchi, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Privacy Preserving Federated Learning with Convolutional Variational Bottlenecks
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)