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Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning: A Deep Dive into Gradient Inversion Attacks

探索联邦学习的漏洞：深入分析梯度反向攻击

Pengxin Guo, Runxi Wang, Shuang Zeng, Jinjing Zhu, Haoning Jiang, Yanran Wang, Yuyin Zhou, Feifei Wang, Hui Xiong, Liangqiong Qu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Department of Mathematics, The University of Hong Kong（数学系，香港大学） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能推动学院，香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology（电子与电气工程系，南方科技大学） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California, Santa Cruz（计算机科学与工程系，加州大学圣克鲁兹分校） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电子与电气工程系，香港大学） ； Materials Innovation Institute for Life Sciences and Energy (MILES), HKU-SIRI（生命科学与能源材料创新研究所（MILES），HKU-SIRI） 纠错

AI总结 本文系统分析了联邦学习中梯度反向攻击的三种类型，揭示了其性能、实用性及威胁因素，并提出三阶段防御策略以增强隐私保护。

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AtomThink: Multimodal Slow Thinking with Atomic Step Reasoning

AtomThink: 多模态慢思考与原子步骤推理

Kun Xiang, Zhili Liu, Terry Jingchen Zhang, Yinya Huang, Yunshuang Nie, Kaixin Cai, Yiyang Yin, Runhui Huang, Hanhui Li, Yihan Zeng, Yu-Jie Yuan, Jianhua Han, Lanqing Hong, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Noah’s Ark Lab（诺亚实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿纬智能科技有限公司） 纠错

AI总结 AtomThink通过引入原子步骤推理，提升多模态大语言模型的推理性能和效率。

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