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基于零知识证明的联邦学习中的异常检测：踢出坏家伙！

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该文介绍了一种抵御后门攻击的方法，通过生成具有新学习知识的图像来过滤触发器图像，以确保更新的全局模型是良性的。实验结果表明，该方法可以抵御几乎所有现有类型的后门攻击，并在IID和non-IID场景下优于所有七种最先进的防御方法。

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标签

全局模型 后门攻击 图像过滤 实验结果 联邦学习 防御方法
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