联邦学习中的隐私和鲁棒性：攻击和防御

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文件名称：联邦学习中的隐私和鲁棒性：攻击和防御

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文件格式：PDF

更新时间：2024-02-26 12:57:43

联邦学习 隐私 鲁棒性

随着数据越来越多地存储在不同的筒仓中，社会越来越关注数据隐私问题，传统的人工智能(AI)模型集中训练正面临效率和隐私方面的挑战。最近，联邦学习(FL)作为一种替代解决方案出现，并在这种新的现实中继续蓬勃发展。现有的FL协议设计已经被证明对系统内外的对抗是脆弱的，危及数据隐私和系统的鲁棒性。