此 ISSUE 为 隐语开源共建计划（SecretFlow Open Source Contribution Plan，简称 SF OSCP）第二期任务 ISSUE 合作任务，合作开发者可完成，其他开发者欢迎点击这里，选择其他你感兴趣的任务，热烈欢迎社区开发者参与共建～

任务介绍

• 任务名称：拆分学习主动数据重构攻击 FSHA 算法实现，及其对应的 DP防 御方法
• 技术方向：Federated Learning/Split Learning
• 任务难度：挑战🌟🌟🌟

详细要求

结合 SLModel 拆分学习主动数据重构攻击 FSHA 算法实现，及其对应的 DP防 御方法，进行封装实验和实验报告。

• 安全性：尽量少 reveal
• 功能性：可完整实现某个拆分学习攻防算法的全流程
• 收敛性：包含 simulator 跑出的实验数据并且证明攻击/防御效果
• 代码规范：Python 代码需要使用 black+isort 进行格式化（流水线包含代码规范检查卡点）
• 提交说明：关联该 issue 并提交代码至 https://github.com/secretflow/secretflow/tree/main/examples/security

能力要求

• 网空项目-拆分学习攻防参与同学

操作说明

• 可参考 SecretFlow 实现方式
• 拆分学习模型操作指引