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我对梯度泄漏攻击的理解是:现有的梯度泄露攻击方法要想攻击成功,客户端都得满足梯度只更新一次。比如我本地有1000张图片,一次输入给模型10张,也就是要输入100次,每次输入后梯度都要正向传播和反向传播。但现有的梯度泄露攻击只能满足输入一次才能攻击成功,只要输入多次的话,就不能攻击成功了。 尤其是在您的论文中PSNR值均为小于10的,而PSNR值低于20dB的话说明图像质量不可接受,说明这样恢复的图片应该是乱码的,推导不出原始图片信息。同时,我使用了您的代码进行测试,发现并不是说GPFL算法和FedCP算法的PSNR值就低于Fedavg算法的。
在该项目中,我们参考FedCG引入了DLG攻击,具体做法和原理请参考该论文。
PSNR值的测试,主要是看同等数量的communication iteration过后的PSNR的值。
我对梯度泄漏攻击的理解是:现有的梯度泄露攻击方法要想攻击成功,客户端都得满足梯度只更新一次。比如我本地有1000张图片,一次输入给模型10张,也就是要输入100次,每次输入后梯度都要正向传播和反向传播。但现有的梯度泄露攻击只能满足输入一次才能攻击成功,只要输入多次的话,就不能攻击成功了。 尤其是在您的论文中PSNR值均为小于10的,而PSNR值低于20dB的话说明图像质量不可接受,说明这样恢复的图片应该是乱码的,推导不出原始图片信息。同时,我使用了您的代码进行测试,发现并不是说GPFL算法和FedCP算法的PSNR值就低于Fedavg算法的。