Ataque com d+1 consultas quebra confidencialidade de modelos em esquemas de inferência privada híbrida com FHE
Pesquisadores quebram por completo a proteção baseada em permutação e ruído usada em esquemas recentes de inferência híbrida com criptografia homomórfica (FHE), mostrando que bastam d+1 consultas para recuperar exatamente cada camada linear de um modelo, incluindo ResNet-20, CNNs em escala ImageNet e ViT-B/16. O resultado mostra que privacidade diferencial aplicada à entrada do cliente não protege a confidencialidade do modelo do servidor, e que a defesa por embaralhamento é incompatível com a correção que esses sistemas precisam entregar.
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