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MISA：揭示分割联邦学习的漏洞

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

MISA是一种新型中毒攻击，通过污染模型的顶部和底部导致全局模型失调，降低准确率。该攻击揭示了Split Federated Learning的漏洞，对其鲁棒性构成挑战。实验证明MISA对Split Federated Learning构成重大威胁，需要引起学术界和工业界的重视。

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标签

MISA Split Federated Learning 中毒攻击 漏洞 联邦学习 鲁棒性
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