Federated Learning under Attack: Improving Gradient Inversion for Batch of Images
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Leite, Luiz, Santo, Yuri, Dalmazo, Bruno L., Riker, André |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
No More Guessing: a Verifiable Gradient Inversion Attack in Federated Learning
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
GUIDE: Enhancing Gradient Inversion Attacks in Federated Learning with Denoising Models
di: Carletti, Vincenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Carletti, Vincenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dealing Doubt: Unveiling Threat Models in Gradient Inversion Attacks under Federated Learning, A Survey and Taxonomy
di: Shi, Yichuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Yichuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning: A Deep Dive into Gradient Inversion Attacks
di: Guo, Pengxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Pengxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Practical Feasibility of Gradient Inversion Attacks in Federated Learning
di: Valadi, Viktor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Valadi, Viktor, et al.
Pubblicazione: (2025)
Geminio: Language-Guided Gradient Inversion Attacks in Federated Learning
di: Shan, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shan, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model Inversion Attack against Federated Unlearning
di: Zhou, Lei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Lei, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Numerical Gradient Inversion Attack in Variational Quantum Neural-Networks
di: Papadopoulos, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Papadopoulos, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Inversion of Federated Diffusion Models
di: Huang, Jiyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Jiyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rethinking Model Inversion Attacks With Patch-Wise Reconstruction
di: Jang, Jonggyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jang, Jonggyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
SoK: On Gradient Leakage in Federated Learning
di: Du, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedSecurity: Benchmarking Attacks and Defenses in Federated Learning and Federated LLMs
di: Han, Shanshan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Han, Shanshan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Concept-Aware Privacy Mechanisms for Defending Embedding Inversion Attacks
di: Tsai, Yu-Che, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tsai, Yu-Che, et al.
Pubblicazione: (2026)
When and Where do Data Poisons Attack Textual Inversion?
di: Styborski, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Styborski, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2025)
GI-PIP: Do We Require Impractical Auxiliary Dataset for Gradient Inversion Attacks?
di: Sun, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Attack in Federated Learning is Not Easy: An Experimental Study
di: Zhu, Hangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Hangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
OASIS: Offsetting Active Reconstruction Attacks in Federated Learning
di: Jeter, Tre' R., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jeter, Tre' R., et al.
Pubblicazione: (2023)
Buffer is All You Need: Defending Federated Learning against Backdoor Attacks under Non-iids via Buffering
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Knowledge Distillation in Federated Learning: Counteracting Backdoor Attacks
di: Alharbi, Ebtisaam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alharbi, Ebtisaam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Precision Guided Approach to Mitigate Data Poisoning Attacks in Federated Learning
di: Kumar, K Naveen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, K Naveen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differential Privacy in Federated Learning: Mitigating Inference Attacks with Randomized Response
di: Ozturk, Ozer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ozturk, Ozer, et al.
Pubblicazione: (2025)
FIDELIS: Blockchain-Enabled Protection Against Poisoning Attacks in Federated Learning
di: Carney, Jane, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Carney, Jane, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedCC: Robust Federated Learning against Model Poisoning Attacks
di: Jeong, Hyejun, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jeong, Hyejun, et al.
Pubblicazione: (2022)
Dual Defense: Enhancing Privacy and Mitigating Poisoning Attacks in Federated Learning
di: Xu, Runhua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Runhua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Breaking Secure Aggregation: Label Leakage from Aggregated Gradients in Federated Learning
di: Wang, Zhibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deciphering the Interplay between Attack and Protection Complexity in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xiaojin, 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)
Subject Data Auditing via Source Inference Attack in Cross-Silo Federated Learning
di: Li, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unraveling the Connections between Privacy and Certified Robustness in Federated Learning Against Poisoning Attacks
di: Xie, Chulin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Xie, Chulin, et al.
Pubblicazione: (2022)
VTarbel: Targeted Label Attack with Minimal Knowledge on Detector-enhanced Vertical Federated Learning
di: Tan, Juntao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Juntao, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Role of Federated Learning in Improving Financial Security: A Survey
di: Kennedy, Cade Houston, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kennedy, Cade Houston, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient but Vulnerable: Benchmarking and Defending LLM Batch Prompting Attack
di: Yue, Murong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yue, Murong, et al.
Pubblicazione: (2025)
MedHE: Communication-Efficient Privacy-Preserving Federated Learning with Adaptive Gradient Sparsification for Healthcare
di: Yesmin, Farjana
Pubblicazione: (2025)
di: Yesmin, Farjana
Pubblicazione: (2025)
Unlearning Inversion Attacks for Graph Neural Networks
di: Zhang, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
SAB:A Stealing and Robust Backdoor Attack based on Steganographic Algorithm against Federated Learning
di: Xu, Weida, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Weida, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning for Zero-Day Attack Detection in 5G and Beyond V2X Networks
di: korba, Abdelaziz Amara, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: korba, Abdelaziz Amara, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Privacy of Spatiotemporal Federated Learning against Gradient Inversion Attacks
di: Zheng, Lele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Lele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint-GCG: Unified Gradient-Based Poisoning Attacks on Retrieval-Augmented Generation Systems
di: Wang, Haowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Haowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
WeiDetect: Weibull Distribution-Based Defense against Poisoning Attacks in Federated Learning for Network Intrusion Detection Systems
di: M., Sameera K., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: M., Sameera K., et al.
Pubblicazione: (2025)
Combining Stochastic Defenses to Resist Gradient Inversion: An Ablation Study
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Scheliga, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2022)
Documenti analoghi
-
No More Guessing: a Verifiable Gradient Inversion Attack in Federated Learning
di: Diana, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026) -
GUIDE: Enhancing Gradient Inversion Attacks in Federated Learning with Denoising Models
di: Carletti, Vincenzo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Dealing Doubt: Unveiling Threat Models in Gradient Inversion Attacks under Federated Learning, A Survey and Taxonomy
di: Shi, Yichuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning: A Deep Dive into Gradient Inversion Attacks
di: Guo, Pengxin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Practical Feasibility of Gradient Inversion Attacks in Federated Learning
di: Valadi, Viktor, et al.
Pubblicazione: (2025)