FLGuard: 基于对比模型的拜占庭安全联邦学习

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

FLGuard 是一种新的拜占庭 - 鲁棒联邦学习方法，通过利用对比学习技术检测恶意客户端并丢弃恶意本地更新，设计 FLGuard 作为一种集成方案来最大化其防御能力，在各种中毒攻击下广泛评估 FLGuard，并与现有的拜占庭 - 鲁棒联邦学习方法的全局模型的准确性进行比较，在大多数情况下，FLGuard 优于现有的防御方法，并在非独立和标识分布设置下展现了巨大的改进。

FLGuard是一种新的拜占庭-鲁棒联邦学习方法，通过对比学习技术检测恶意客户端并丢弃恶意本地更新。FLGuard在各种中毒攻击下广泛评估，并与现有方法进行比较，结果显示FLGuard在大多数情况下优于现有的防御方法，并在非独立和标识分布设置下展现了巨大的改进。

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