论文研究恶意联邦服务器如何在白盒场景下主动将客户端训练图像写入全局模型。FedCVESA在目标客户端损失中加入Pearson相关性正则，将数据编码进选定的载体参数，并用分段聚合减少参数覆盖。MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-10上的受控实验显示，模型可恢复具有语义意义的私有图像，同时维持可接受的主任务性能。
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