百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



人是如何做黑盒优化的? 第1页

  

user avatar   lokinko 网友的相关建议: 
      

简单介绍一篇最近看过的通过梯度盗取用户训练数据的文章吧

《Deep Leakage from Gradient》

在联邦学习中,每个用户在本地上传梯度或者模型参数,通过一个 Server 端对模型进行更新,那么就有人研究能不能通过人工智能模型这个黑盒以及梯度信息,从中盗用可用的用户数据呢?

通过本地不断生成样本,比较本地梯度和他人梯度的差距作为loss,将loss最小化使得生成的数据越来越靠近他人用户的数据,最终实现数据的窃取。

神奇的事情发生了,即使大家无法理解这个黑盒里是在做什么,只要能控制输入和输出,就能透过黑盒消除其他影响,论文结果如下

论文高保真的从梯度中还原了原始数据。

无论是图像数据还是文本数据,都被轻易地识破并还原。

这种基于神经网络黑盒来进行攻击的方式应该也属于黑盒优化的一种思路吧~仅供参考。

论文链接:papers.nips.cc/paper/20




  

相关话题

  数学书上这种是什么字体,以及应该如何手写? 
  如何评价建行的「无人银行」? 
  如何评价最近火热的对比学习,会引领预训练模型新的范式嘛? 
  如何评价字节跳动 AI 副总裁马维英离职,将加入清华大学张亚勤团队? 
  穿刺有可能会造成肿瘤转移扩散吗? 
  能否彻底从代数角度定义微分和积分? 
  用人工智能辅助法官判案可行么? 
  如何全面理解工程师红利? 
  新冠病毒主蛋白酶为什么保守,它存在变异吗,变异基础是什么? 
  如何看待「普通医生迟早被计算机替代」的观点? 

前一个讨论
消融实验是什么?
下一个讨论
如何判断两个Deep Learning 数据集的数据分布是否一致?





© 2025-04-24 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-04-24 - tinynew.org. 保留所有权利