BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-10T00:00:00Z

探索联邦学习中的对抗性攻击与医学成像

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内容提要

本文研究了联邦学习系统中的安全问题，特别是针对恶意客户端的对抗攻击。研究发现，联邦模型比集中式模型更为稳健。本研究对于理解联邦学习系统的稳健性具有意义，并对联邦学习应用提出了实际问题。

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标签

安全问题 实际问题 恶意客户端 稳健性 联邦学习