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垂直联合学习（VFL）是一个分布式机器学习范式，它使用具有功能的被动方和带有其他标签的主动聚会进行协作训练模型。虽然VFL通过数据局部iZation提供隐私保护，但标签泄漏的威胁仍然是一个重要的挑战。标签泄漏是由于标签推理攻击而发生的，在这种情况下，被动方试图推断标签的隐私和商业价值。已经对这种特殊的VFL攻击进行了广泛的研究，但仍缺乏全面的摘要。为了弥合这一差距，我们的论文旨在调查现有的标签推理攻击和侵害。我们分别针对标签推理攻击和防御措施提出了两个新的分类法。除了总结当前的研究状态外，我们强调了我们认为具有强大的技术，并且可能会影响未来的研究。此外，总结了实验基准数据集和评估指标，以提供后续工作的指南。
垂直联合学习中的标签泄漏：调查
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