The Geometry of Privacy: A Two-Stage Analysis of Generative Membership Inference in Federated Learning

We study Membership Inference Attack (MIA) risk in Federated Learning through a two-stage lens that separates (i) whether a target client’s contribution is detectable after aggregation and system noise (Stage I: Signal Survival) from (ii) whether a surviving contribution induces a generative members...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Borja Arroyo Galende, Patricia A. Apellániz, Alejandro Almodóvar, Silvia Uribe, Federico Álvarez, Juan Parras
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2026-05-01
سلاسل:	Big Data and Cognitive Computing
الموضوعات:	federated learning Membership Inference Attack generative models privacy synthetic data
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2504-2289/10/5/163
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!