关于“针对破坏性对手的隐私增强联邦学习”的评论
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对Liu等人提出的隐私增强联邦学习框架PEFL，指出其在隐私保护方面的缺陷，特别是其泄露所有用户的梯度信息。研究明确揭示了PEFL存在的多个问题，并强调了这些问题在后续文献中仍被忽视，可能导致错误算法的延续，因此提出对这一问题的关注和修正以维护联邦学习的隐私性。
本文介绍了一种个性化图形联邦学习框架，通过服务器和边缘设备协作学习特定模型，保护隐私。即使数据分布不均，利用模型相似性也能提供良好体验。研究了差分隐私的实现，证明算法能在线性时间内收敛至最优解。分析表明，集群相似性影响输出，可通过调整超参数优化。实验验证了算法在合成数据和MNIST数据集上的性能。
