BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-07T00:00:00Z

具有方差减少和差分隐私的拜占庭鲁棒联邦学习

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内容提要

BRIEF是一种新型的联邦学习系统，通过聚类、模型分割算法和密码工具对抗恶意攻击，保持更新机密性和训练正确性。经过安全性证明和实证评估，测试准确率接近基线，攻击成功率约为0-5％，同时减少通信开销和运行时间。

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关键要点

• BRIEF是一种新型的联邦学习系统，旨在对抗恶意攻击。

• 系统使用DBSCAN算法的新型聚类方法和模型分割算法。

• 通过多种密码工具保持更新机密性和训练正确性。

• 经过安全性证明和实证评估，测试准确率接近基线，平均差距为0.8%。

• 攻击成功率约为0-5%。

• 设计旨在最大程度地减少通信开销和运行时间。

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标签

BRIEF 密码工具 模型分割算法 联邦学习 联邦学习系统 聚类