BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-13T00:00:00Z

SAFELOC: Overcoming Data Poisoning Attacks in Heterogeneous Federated Machine Learning for Indoor Localization

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内容提要

本研究提出了SAFELOC框架，旨在解决室内定位中的数据中毒攻击和设备异质性问题。通过融合神经网络和动态显著性图聚合策略，SAFELOC显著提高了定位精度和移动设备的运行效率。实验结果表明，该框架在多种场景下优于现有技术。

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标签

SAFELOC框架 定位精度 室内定位 数据中毒攻击 设备异质性