谁在偷看你的数据？联邦学习与差分隐私的安全真相

随着天生式AI渐渐进入金融、医疗、教导、政务等高敏感行业，“隐私”题目被推上风口浪尖。许多企业将联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）视为解决数据合规题目标金钥匙。
但现实并不那么乐观。

• 你真的知道联邦学习“去中心化”的模型参数，可能泄暴露原始输入？
  
• 你以为加了差分隐私就“十拿九稳”？攻击者却在模型梯度里重修了你的用户人脸。
  

本期将系统解构联邦学习 + 差分隐私在真实应用中的漏洞路径、攻击场景、防御方案与摆设建议。

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