Machine Learning,Cryptography and Security,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,یادگیری ماشین , رمزنگاری و امنیت , توزیع شده , موازی و محاسبات خوشه ای ,
توضیحات
Submitted 6 March, 2024; originally announced March 2024. , ACM Class: I.2.11
توضیحات به فارسی
ارسال 6 مارس 2024 ؛در ابتدا مارس 2024 اعلام شد ، کلاس ACM: I.2.11
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Federated learning is a popular framework for collaborative machine learning where multiple clients only share gradient updates on their local data with the server and not the actual data. Unfortunately, it was recently shown that gradient inversion attacks can reconstruct this data from these shared gradients. Existing attacks enable exact reconstruction only for a batch size of $b=1$ in the important honest-but-curious setting, with larger batches permitting only approximate reconstruction. In this work, we propose \emph{the first algorithm reconstructing whole batches with $b >1$ exactly}. This approach combines mathematical insights into the explicit low-rank structure of gradients with a sampling-based algorithm. Crucially, we leverage ReLU-induced gradient sparsity to precisely filter out large numbers of incorrect samples, making a final reconstruction step tractable. We provide an efficient GPU implementation for fully connected networks and show that it recovers batches of $b \lesssim 25$ elements exactly while being tractable for large network widths and depths.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
Federated Learning یک چارچوب محبوب برای یادگیری ماشین مشترک است که در آن چندین مشتری فقط به روزرسانی های شیب را در داده های محلی خود با سرور به اشتراک می گذارند و نه داده های واقعی.متأسفانه ، اخیراً نشان داده شده است که حملات وارونگی شیب می تواند این داده ها را از این شیب های مشترک بازسازی کند.حملات موجود فقط برای اندازه دسته ای از $ b = 1 $ در محیط مهم صادقانه اما کرکی ، امکان بازسازی دقیق را فراهم می کند ، با دسته های بزرگتر فقط بازسازی تقریبی را مجاز می دانند.در این کار ، ما \ emph {اولین الگوریتم بازسازی کل دسته ها را با $ b> 1 $ دقیقاً پیشنهاد می کنیم.این رویکرد بینش ریاضی را در ساختار صریح و پایین شیب با الگوریتم مبتنی بر نمونه گیری ترکیب می کند.از نظر مهم ، ما از کمبود شیب ناشی از RELU استفاده می کنیم تا دقیقاً تعداد زیادی از نمونه های نادرست را فیلتر کنیم ، و یک مرحله بازسازی نهایی را قابل ردیابی می کند.ما یک اجرای GPU کارآمد را برای شبکه های کاملاً متصل ارائه می دهیم و نشان می دهیم که دسته ای از عناصر B $ B \ Lesssim 25 $ را دقیقاً در حالی که برای عرض و عمق شبکه بزرگ قابل ردیابی است ، بازیابی می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
