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针对中毒攻击的强健联邦学习：基于GAN的防御框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于条件生成对抗网络的防御框架，旨在应对联邦学习中的中毒攻击，通过生成合成数据验证客户端更新，显著提升真实阳性率和阴性率，从而增强系统安全性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的防御框架。
- 该框架旨在应对联邦学习中的中毒攻击问题。
- 框架能够生成合成数据以验证客户端更新，无需依赖外部数据集。
- 在多种中毒攻击下，框架显著提高了恶意和良性客户端的真实阳性率和真实阴性率。
- 该方法保持了模型的准确性，为保护联邦学习系统提供了有效的解决方案。
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