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本发明公开了一种抵御成员推理攻击的差分隐私联邦学习方法，具体为：各客户端使用本地数据进行训练生成一个对抗生成网络模型并生成虚假数据；对每轮联邦学习通信，服务器端随机选择参与本轮通信的客户端，发放全局网络模型参数和训练过程中采用的损失函数以及...
该专利属于南京理工大学所有，仅供学习研究参考，未经过南京理工大学授权不得商用。

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