{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,7,4]],“日期-时间”:“2024-07-04T17:49:09Z”,“时间戳”:1720115349150},“引用-计数”:47,“发布者”:“Elsevier BV”,“许可证”:[{“开始”:}“日期-零件”:[[2024,2,1]],“时间”:”2024-02-01T00:00:00 0Z“,”时间戳“:1706745600000},”内容-版本“:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”},{“start”:{“date-parts”:[2024,2,1]],“date-time”:“2024-02-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1706745600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:“0,”URL“https://doi.org\/10.15223\/policy-017“},{“开始”:{“日期部分”:[[2024,2,1]],“日期时间”:“2024-02-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1706745600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-037”},{“start”:{“date-parts”:[[2024,2,1]],“date-time”:“2024-02-01T00:00:00Z”,“timetamp”:170 674560000},\\/doi.org\/10.15223\/policy-012“},{“start”:{“date-parts”:[[2024,2,1]],“date-time”:“2024-02-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1706745600000},“content-version”:“stm-asf”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-029”},{“start”:{“date-parts”:[[2024,2,1]],“date-time”:“2024-01-01T00:00Z”,”timestamp“1706745700000}”,“content-version”:“st m-asf“,”delay-in-days“:0,”URL“:”https:\/\/doi.org\/10.15223\/policy-004“}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001809”,“名称”:“国家自然科学基金”,“DOI-asserted-by”:“出版商”,“奖项”:[“61972148”]}],“内容域”:{“域”:[”elsevier.com“,”sciencedirect.com“],“交叉标记限制”:true},“短容器时间”:[信息科学“],”published-print“:{”date-parts“:[2024,2]]}“内政部”:“10.1016\/j.ins.2023.120068”,“type”:“journal-article”,“created”:{“date-parts”:[[2023,12,27]],“date-time”:“2023-12-27T16:30:54Z”,“timestamp”:1703694654000},“page”:”120068“,”update-policy“:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy编号“:”C“,”标题“:[“GradDiff:使用差分比较对联邦蒸馏进行基于梯度的成员关系推理攻击”],“前缀”:“10.1016”,“卷”:“658”,“作者”:[{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/00000-0002-3733-1730”,“authenticated-ORCID”:false,“给定”:“Xiaodong”,“家族”:“Wang”,“序列”:“first”,“从属关系”:[]},{“ORCID”:“http://\/orcid.org\/00000-0003-2325-5009”,“authenticated-orcid”:false,“given”:“Longfei”,“family”:“Wu”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“orcid”:参考“:[{”键“:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0005”,“非结构化”:“B.McMahan,E.Moore,D.Ramage,S.Hampson,B。Aguera y Arcas,《通信——从分散数据中高效学习深层网络》。《第20届国际人工智能与统计会议论文集》,《机器学习研究论文集》第54卷,第1273\u20131282页。PMLR,20\u201322,2017年4月。“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0010”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“N.Wang,W.Yang,X.Wang,L.Wu,Z.Guan,X.Du,M.Guizani.一种基于区块链的车辆互联网隐私保护联合学习方案。数字通信与网络,2022.”,“doi”:“1016\/j.dcan.2022.05.020”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0015”,“unstructured”:“E.Jeong,S.Oh,H.Kim,j.Park,M.Bennis,S.-L.Kim,通信高效的设备机器学习:非iid私有数据下的联合蒸馏和增强。arXiv预印本arXiv:1811.114792018。”},{:“第38届国际机器学习会议(ICML)论文集,《机器学习研究论文集》第139卷”,“首页”:“12878”,“文章标题”:“异构联合学习的无数据知识蒸馏”,“作者”:“朱”,“年份”:“2021”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0025”,“series-title”:“NeurIPS 2019数据隐私和机密性联合学习研讨会”,“文章标题”:“FedMD:通过模型蒸馏实现异构联合学习”,“作者”:“李”,“年份”:“2019”},{“关键”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0030”,“系列标题”:《第34届神经信息处理系统国际会议论文集》“,”第一页“:”2351“,”文章标题“:”联合学习中鲁棒模型融合的集合蒸馏“,”作者“:”林“,”年份“:”2020“},{”关键“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0035“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”非结构化“:”郭j.,Z.Liu,S.Tian,F.Huang,j.Li,X.Li,K.K.Igorevich,j。马,TFL-DT:移动网络数字孪生中联合学习的信任评估方案。IEEE J.选定区域通信。,2023.“,”DOI“:”10.1109\/JSAC.2023.3310094“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0040”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”287“,”DOI“:“10.21552\/EDPL\/2016\/3\/4”,”article-title“:”GDPR将如何改变世界“,”volume“:”2“,”author“:”Albrecht“,”year“:”2016“,”journal-title:“欧洲数据保护法修订版”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0045“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”R.Shokri,M.Stronati,C.Song,V.Shmatikov,《针对机器学习模型的成员推理攻击》。2017年IEEE安全与隐私研讨会(SP),第3\u201318页,2017年。“,”DOI“:”10.1109\/SP.2017.41“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.20068_b0050”,“series-title”:“2022 IEEE安全和隐私研讨会(SP:)”,“首页”:“1354”,“文章标题”:“回到绘图板:对生产联合学习中毒攻击的批判性评估”,“作者”:“Shejwalkar”,“年份”:“2022”},{“关键”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0055”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“j.Guo,H.Li,F.Huang,Z.Liu,Y.Peng,X.Li,j.Ma,V.G.Menon,K。科斯特罗·米丁·伊戈列维奇。ADFL:用于横向联合学习的中毒攻击防御框架。IEEE工业信息学汇刊,18(10):6526\u201365362022。“,”DOI“:”10.1109\/TII.2022.3156645“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.20068_b0060”,“series-title”:“2019 IEEE安全与隐私研讨会(SP)”,“首页”:“739”,“article-title”:”深度学习的综合隐私分析:针对集中式和联合式学习的被动和主动白盒推理攻击”,“author”:“Nasr”,“year”:“2019”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.20068_b0065”,“series-title”:“ICC 2020 \u20132020 IEEE国际通信会议(ICC)”,“首页”:“1”,“文章标题”:“Gan增强的成员推理:联合学习中的被动局部攻击”,“author”:“Zhang”,“year”:“2020”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.12008_b0070”,“series-title”:“第35届神经信息处理系统国际会议论文集”,“首页”:“7232”,“article-title”:评估联合学习中的梯度反转攻击和防御”,“author”:“Huang”,“year”:“2021”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0075”,“doi-asserted-by”:“crossref”、“unstructured”:“A.Salem,Y.Zhang,M.Humbert,P.Berrang,M.Fritz,M。Backes,ML Leaks:机器学习模型上与模型和数据无关的成员关系推理攻击和防御。在2019年第26届年度网络和分布式系统安全研讨会(NDSS)的会议记录中,“DOI”:“10.14722\/nds.201923119”},{“key”:“10.1016\/j.In.2023.120068_b0080”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Z.Yang,Y.Zhao,j。Zhang,FD-Leaks:针对联合蒸馏学习的成员推断攻击。在亚太网络(APWeb)和网页信息管理(WAIM)网络和大数据联合国际会议上,第364\u20133782022页。“,”DOI“:”10.1007\/978-3-031-25201-3_28“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0085”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“S.Liu,F。Dong,MIA-FedDL:针对联合蒸馏学习的成员推断攻击。2023年第26届计算机支持的设计合作国际会议(CSCWD),第1148\u20131153页。IEEE,2023.“,”DOI“:”10.1109\/CSCSWD57460.2023.10152831“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0090”,“series-title”:“2022 IEEE第38届国际数据工程会议(ICDE)”,“首页”:“965”,“article-title”:10.1016\/j.ins.2023.120068_b0095“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”B.Hui,Y.Yang,H.Yuan,P.Burlina,N.Zhenqiang Gong,Y.Cao,《实用的差分比较盲隶属度推理攻击》。在第28届年度网络和分布式系统安全研讨会(NDSS)论文集,2021。”,“DOI”:“10.14722\/nds.20212.24293”},{“key”:“10.1016\/j.ins.20213.120068_b0100”,“DOI断言者”:“crossref”,“DOI”:“10.1016\/j.jpi.2021.103977”,“文章标题”:“针对合成健康数据的成员推断攻击”,“卷”:“125”,“作者”:“Zhang”,“年份:“2022年”,“新闻标题”:“J.Biomed。通知。“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0105“,”series-title“:”评估端到端自动语音识别模型对成员推断攻击的脆弱性“,”author“:”Shah“,”year“:”2021“}”,{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.12008_b0110”,“series-ttle”:“第25届网络与分布式系统安全研讨会(NDSS)论文集”“,”article-title“:”敲门,谁在那里?聚合位置数据的成员推断”,“作者”:“Pyrgelis”,“年份”:“2018”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0115”,“非结构化”:“X.Yuan,L.Zhang,神经网络修剪中的成员推断攻击和防御。在第31届USENIX安全研讨会(USENIX-Security 22)上,第4561\u20134578页,2022页。”}、{“密钥”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0120“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”M.Zhang,Z.Ren,Z.Wang,P.Ren,Z.Chen,P.Hu,Y.Zhang“,针对推荐系统的成员推理攻击。2021年ACM SIGSAC计算机和通信安全会议记录,第864\u20138792021页。“,”DOI“:”10.1145\/3460120.3484770“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0125”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“A.Pustozerova,R。梅耶,联合学习中的信息泄漏。第27届网络与分布式系统安全研讨会(NDSS)论文集,第10卷,第122页,2020年。“,”DOI“:”10.14722\/diss.2020.23004“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0130”,“series-title”:“2020年ACM SIGSAC计算机与通信安全会议论文集”,“首页”:“343”,“article-title”:”GAN-Leaks:针对生成模型的成员推理攻击分类”,“author”:“Chen”,“year”:“2020”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0135”,“series-title”:“2019 IEEE国际数据挖掘会议(ICDM)”,“first page”:”459“,“article-title”:”对深层生成模型执行联合成员攻击“,”author“:”Liu“年份:“2019”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0140”,“series-title”:“2021年国际神经网络联合会议(IJCNN)”,“首页”:“1”,“article-title”:”TransMIA:使用传输阴影训练的成员推断攻击“,“author”:“Hidano”,“year”:“2020”}、{“key”:”10.1016\/j.ins.2023.12008_b0145“,“unstructured”:”Y.Zou,Z。Zhang,M.Backes,Y.Zhang《野外深度学习的隐私分析:针对迁移学习的成员推理攻击》。arXiv预印本arXiv:2009.048722020。“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0150”,“series-title”:“第38届国际机器学习会议论文集,《机器学习研究论文集》第139卷”,“首页”:“1964”,“article-title”:《仅标签的成员推理攻击》,“author”:“Choquette-Choo”,“year”:“2021”}key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0155“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Y.Liu,Z.Zhao,M.Backes,Y.Zhang,《利用损失轨迹进行成员推断攻击》。2022年ACM SIGSAC计算机和通信安全会议记录,第2085\u20132098、2022页。“,”DOI“:”10.1145\/3548606.3560684“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0160”,“unstructured”:“S.Kumar Murakonda,R.Shokri,G。Theodorakopoulos,量化学习高维图形模型的隐私风险。Arindam Banerjee和Kenji Fukumizu编辑,《第24届国际人工智能与统计会议论文集》,《机器学习研究论文集》第130卷,第2287\u201322952021页。“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0165”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“N.Carlini,S.Chien,M.Nasr,S。Song,A.Terzis,F.Tramer,《基于第一原理的成员推断攻击》。2022年IEEE安全与隐私研讨会(SP),第1897\u201319142022页。“,”DOI“:”10.1109\/SP46214.2022.9833649“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0170”,“unstructured”:“M.Naseri,j.Hayes,E。De Cristofaro,地方和中央差异隐私,用于联合学习中的健壮性和隐私。第29届网络与分布式系统安全研讨会(NDSS)论文集,第10卷,第122页,2020年10.1016\/j.ins.2023.120068_b0180“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”24“,”doi“:”10.1109\/MWC.01.1900525“,”article-title“:”安全联合学习框架-适用于5g网络“,”volume“:“27”,”author“:”Liu“,”year“:”2020“,”journal-title”:“IEEE Wirel。Commun公司。“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0185“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”R.Bost,R.Ada Popa,S.Tu,S.Goldwasser,《加密数据的机器学习分类》,Cryptology ePrint Archive,2014.“,”doi“:”1014722\/ndss.2015.23241“}参考“,”首页“:”5880“,”DOI“:”10.1002\/int.22818“,”article-title“:”基于多密钥同态加密的隐私保护联邦学习“,”volume“:”37“,”author“:”Ma“,”year“:”2022“,”journal-title”:“int.J.Intell。系统。“},{”issue“:”10“,”key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0195“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”2211“,”doi“:”101109\/LCOMM.2020.3003693“,”article-title“:”Mix2fld:“上行联合蒸馏后下行联合学习,双向混合”,“volume”:“24”,“author”:“Seungeun”,“year”:“2020”,“journal-title”:“IEEE Commun.Lett”},{“问题”:“4“,”key“:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0200”,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”2025“,”doi“:”10.1109\/TNSE.2021.3081748“,”article-title“:”CFD:“通过软标签量化和增量编码实现高效通信的联邦蒸馏”,“volume”:“9”,“author”:“Sattler”,“year”:“2021”,“journal-title”:“IEEE Trans。网络科学。Eng.“},{”issue“:”1“,”key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0205“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“191”,”doi“:”101109\/TMC.2021.3070013“,”article-title“:”利用非iid私有数据进行通信高效协作培训的基于蒸馏的半监督联合学习“,”volume“:‘22’,”author“:”Itahara“,”year“:”2021“期刊标题“:”IEEE Trans。暴徒。计算。“},{”key“:”10.1016\/j.In.2023.120068_b0210“,”doi断言“:”crossref“,”非结构化“:”X.Gong,A.Sharma,S.Karanam,Z.Wu,T.Chen,D.Doermann,A.Innanje,保护隐私的联合学习的集合注意力蒸馏。在IEEE\/CFF国际计算机视觉会议论文集,第15076\u2013150862021页。“,”DOI“:”10.1109\/ICCV48922.2021.01480“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120068_b0215”,“article-title”:“保持隐私的集合注意力蒸馏联合学习”,“author”:“Gong”,“year”:“2022”,“journal-title“:”IEEE Trans.Med.Imaging“}”,{”issue“:”1“,”key“10.1016”//j.ins.2023.120068_b0220“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”首页“:”2032”,“DOI”:“10.1038\/s41467-022-29763-x”,“article-title”:“通过知识蒸馏实现高效交流的联合学习”,“volume”:“13”,“author”:“Chuhan”,“year”:“2022”,《journal-title》:“Nat.Commun”。“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0225“,”unstructured“:”j.Huang。dirichlet分布参数的最大似然估计。CMU Technology report,18,2005。“}”,{“key”:“10.1016\/j.ins.2023.120088_b0230”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”406“,”doi“:”1016\/j.jvcir.2016.11.003“,”article-title“:”用数学模型理解卷积神经网络”,“卷”:“41”,“作者”:“郭杰伦”,“年份”:“2016年”,“新闻标题”:“J.Vis。Commun公司。图像表示。“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2023.120068_b0235“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”R.Tang,j.Lin,Deep residual learning for small-footprint keyword spotting.在2018 IEEE声学、语音和信号处理国际会议(ICASSP)上,第5484\u20135488页,2018年。“,doi”:“10.1109\/ICASSP.2018.8462688”}],“container-title”:[“信息科学“],”原始标题“:[],”语言“:”en“,”链接“:[{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S002025523016547?httpAccept=text\/xml“,”内容类型“:”text\/xml“,”内容版本“:”vor“,”预期应用程序“:”文本挖掘“},{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S002025523016547?httpAccept=text\/plain“,”content-type“:”text\/prain“,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”}],“deposed”:{“date-parts”:[[2024,13]],“date-time”:“2024-01-13T11:46:13Z”,“timestamp”:1705146373000},“score”:1,“resource”:{primary“URL”:“https:\\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/piii\/S002002 5523016547“}},”副标题“:[],”shorttitle“:[],”issued“:{”date-parts“:[[2024,2]]},”references-count“:47,”alternative-id“:[”S0020025523016547“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.ins.2023.120068“,”relation“:{},“ISSN”:[”0020-0255“],“ISSN-type”:[{“value”:“0020-02555”,“type”:“print”}],“subject”:【】,“published”:{“date-parts”:[[2024,2]]},“assertion”:[{“value”:“Elsevier”,“name”:“publisher“,”label“:”本文由“},{”value“:”GradDiff:使用差分比较对联合蒸馏进行基于梯度的成员关系推理攻击“,”name“:”articletite“,”标签“:”article Title“}”,{“value”:“Information Sciences”,“name”:“journaltitle”,“label”:“Journal Title”},}“value”:“”https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ins.2023.120068“,”name“:”articlelink“,”label“:”CrossRef doi link to publisher maintained version“},”{“value”:“article”,“name”:“content_type”,“label”:“content-type”},{“value”:“\u00a9 2023 Elsevier Inc.保留所有权利