提案手法であるFedHideは、適応型攻撃者に対して一定の脆弱性を持つ可能性があります。特に、攻撃者が通信チャネルを監視し、プロキシプロトタイプやモデルの更新を解析することで、真のクラスプロトタイプを復元しようとする試みが考えられます。FedHideでは、プロキシプロトタイプを近傍のプロトタイプと線形結合することでプライバシーを保護していますが、攻撃者がこの生成プロセスを理解し、逆算することができれば、プライバシーが侵害されるリスクがあります。
したがって、プライバシー保証の分析は非常に重要です。具体的には、以下のような分析が必要です：
攻撃モデルの評価: 適応型攻撃者がどのようにプロキシプロトタイプを利用して情報を復元するかを評価し、FedHideの脆弱性を特定します。
プライバシー保証の定量化: プロトタイプ漏洩の測定を通じて、FedHideが提供するプライバシーのレベルを定量化し、他の手法と比較します。
防御メカニズムの導入: プロキシプロトタイプ生成の過程にさらなるノイズを加える、または異なる生成手法を組み合わせることで、プライバシーを強化する方法を検討します。