本报告围绕纵向联邦学习中的标签推理防御，分析被动方利用梯度和中间表示推断私有标签的机制，介绍基于标签压缩的LCD与基于因果混淆的Casper，结合实验结果讨论标签隐私保护与主任务性能之间的权衡，并展望多参与方场景下的防御方向。
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