Understanding Data Reconstruction Leakage in Federated Learning from a Theoretical Perspective

联邦学习（FL）是一种旨在保护数据隐私的新兴协作学习范式。不幸的是，最近的研究表明FL算法容易受到严重的数据重构攻击。然而，现有的研究缺乏理论基础，无法确定设备数据可以被重构的程度，而且这些攻击的有效性也无法进行公平比较，因为它们的性能不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一个理论框架来理解FL的数据重构攻击。我们的框架涉及到限制数据重构误差，攻击的误差界反映了其固有的攻击效果。在这个框架下，我们可以理论上比较现有攻击的有效性。例如，我们在多个数据集上的结果验证了iDLG攻击固有地优于DLG攻击。

本论文旨在提出一个理论框架来理解Federated Learning中的数据重构攻击，并比较现有攻击的效果。该研究旨在解决Federated Learning算法在保护数据隐私方面的漏洞。

本论文提出了一个理论框架来限制数据重构误差，攻击误差的界限反映了其固有的攻击效果。通过这个框架，我们可以理论上比较现有攻击的效果。

本论文的实验结果验证了iDLG攻击在多个数据集上的优越性，并提供了一个理论框架来比较现有攻击的效果。此外，论文还探讨了数据隐私保护领域的热门话题。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究被进行，如《Federated Learning with Differential Privacy: Algorithms and Performance》、《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》等。