逻辑回归校准与特征对比：用于非独立同分布数据的鲁棒联邦学习

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-10T00:00:00Z

本文介绍了一种联邦对抗训练（FAT）方法，结合联邦学习和对抗训练，以降低诈骗攻击风险并保护数据隐私。研究了在不同数据集上的理想设置和对模型的会耗时的自然扩展。成功破解了一种防御方法，揭示了其对简单攻击的脆弱性。