联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通过两种后门攻击方法揭示联邦学习框架的脆弱性，最后提出联邦学习领域后门攻击算法的未来发展。
联邦学习的后门攻击方法-杨得山原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/08/30/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/
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研究大模型隐私泄露攻击，揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量，讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
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