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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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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