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联邦学习因为数据不出本地的隐私保护策略，一直被人们认为是高效解决 AI 计算问题，并保护个人数据的重要方向，目前已经出现了大量相关的研究和应用。然而，随着目前法律法规对于数据限制的加深，从梯度、模型参数中反推出用户数据的方法正在显现。
在不少情况下，利用被模糊的数据，以及机器学习处理过程中的参数，我们能够重建出一个人的基本信息。而最近，英伟达的研究人员更进一步，甚至直接通过机器学习中的梯度数据重建了图像。新的研究让人们不禁怀疑：联邦学习难道实际上并不安全？
具体地，研究者提出了一种 GradInversion 方法，通过反转给定的批平均梯度从随机噪声中恢复隐藏的原始图像。该研究已被计算机视觉顶会 CVPR 2021 接收
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