BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-21T00:00:00Z

FedCLEAN: Byzantine Defense in Non-IID Federated Learning Environments by Clustering Errors in Activation Maps

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内容提要

本研究提出了FedCLEAN，一种在非独立同分布环境下有效防御模型中毒攻击的联邦学习方法。FedCLEAN通过计算客户端模型激活图的重建误差来识别潜在攻击者，并在MNIST和FashionMNIST数据集上验证了其有效性。

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标签

FedCLEAN 模型中毒攻击 联邦学习 重建误差 非独立同分布