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探索联邦学习中的对抗性攻击与医学成像
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
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研究了联邦学习系统中的安全问题，特别是恶意客户端的对抗攻击。
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恶意客户端伪装身份并影响模型训练，之后进行可转移的对抗攻击。
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联邦模型在面对攻击时比集中式模型更为稳健。
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稳健性来源于分布式数据上的分散训练和平均操作。
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研究提供了实证实验和理论分析的证据。
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研究对理解联邦学习系统的稳健性和应用提出了实际问题。
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