防御边缘：基于代表性注意力的机制以缓解联邦学习中的后门攻击

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本研究提出了一种FeRA防御机制，旨在解决联邦学习中的后门攻击检测问题。该方法通过特征表示注意力有效区分良性与恶意客户端，降低攻击成功率，同时保持高准确性，适合边缘设备应用。

FeRA 后门攻击联邦学习边缘设备防御机制

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