Aegis: Generative Gradient Masking for Privacy-Preserving Medical Federated Learning

arXiv cs.CR · 1 oct, 06:00

Aegis es un método de defensa para el aprendizaje federado médico que protege contra ataques de inversión de modelos (MIAs) sin sacrificar la precisión diagnóstica. La técnica añade gradientes enmascaradores generados localmente para evitar que servidores maliciosos reconstruyan imágenes privadas de pacientes a partir de las actualizaciones del modelo compartidas.