系统化评估联邦学习中数据和模型投毒攻击及防御的研究

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内容提要

本研究针对联邦学习中的客户端数据投毒和模型投毒攻击,提出了统一的基准和分析框架,分类了攻击类型及防御策略,并进行了跨算法和数据异质性的比较评估,推动了该领域的发展。

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