利用基于强化学习的聚合，在联邦学习中防御复杂的中毒攻击

通过观察数据分布的稳定性，我们提出了 AdaAggRL，一种基于强化学习的自适应聚合方法，用于防御复杂的恶意攻击。实验证明，该防御模型在四个真实数据集上显著优于广泛采用的防护模型。