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Defending the Edge: A Representative-Attention Mechanism for Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning

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内容提要

本研究提出了一种名为FeRA的防御机制，旨在缓解联邦学习中的后门攻击。该机制通过跨客户端的特征表示注意力，区分良性与恶意客户端，显著降低攻击成功率，同时保持主任务的高准确性，适用于资源有限的边缘设备。

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标签

FeRA edge 后门攻击 联邦学习 边缘设备 防御机制
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