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Maximizing Uncertainty in Federated Learning through Bayesian Optimization-based Model Poisoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为Delphi的模型中毒攻击方法，旨在最大化联邦学习中全球模型输出的不确定性。研究表明，Delphi-BO方法比Delphi-LSTR导致更高的不确定性，揭示了联邦学习系统对模型中毒攻击的脆弱性。
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关键要点
- 本文提出了一种名为Delphi的模型中毒攻击方法，旨在最大化联邦学习中全球模型输出的不确定性。
- Delphi-BO方法比Delphi-LSTR导致更高的不确定性。
- 研究揭示了联邦学习系统对模型中毒攻击的脆弱性。
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