度量差分隱私

深度分析

利用 XAI 引導特徵遮罩提升聯邦學習在非 IID 環境下的效能與隱私

聯邦學習因客戶端資料分布不一致而性能受損，研究提出FedXDS以XAI的特徵歸因指導資料共享，僅傳送屬於模型決策關鍵的特徵並加入度量差分隱私保護。實驗顯示在多客戶端與高異質性情境下，FedXDS能提升準確率與收斂速度，同時抵禦成員推論與特徵反演攻擊。此外，該方法僅需一次反向傳播即可取得歸因圖，減少計算開銷。