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Spikewhisper：低功耗设备上针对联邦神经形态学学习的时序尖峰后门攻击
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现脉冲神经网络（SNNs）和联邦学习（FL）在使用神经形态数据时易受后门攻击。新型攻击策略增强了攻击的有效性和隐蔽性，进一步证明了部署SNNs和FL时需要稳健的安全措施。
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关键要点
- 研究探讨脉冲神经网络（SNNs）和联邦学习（FL）在神经形态数据使用中的后门攻击脆弱性。
- SNNs 的效率和 FL 的隐私优势使其在低功率设备上具有潜力，但易受后门攻击。
- 研究采用新型攻击策略，增强了攻击的有效性和隐蔽性。
- 研究结果证明在部署 SNNs 和 FL 时需要稳健的安全措施。
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