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。

本研究探讨了定向清洁标签中毒攻击的泛化问题，提出了一种新攻击方法，利用模型梯度的方向和幅度，成功率提高了20.95%，优于传统方法。

FLGuard是一种新的拜占庭-鲁棒联邦学习方法，通过检测恶意客户端并丢弃恶意本地更新来提高安全性。FLGuard在各种中毒攻击下进行了广泛评估，并与现有的方法进行了比较。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，通过检测恶意客户端并丢弃恶意本地更新来提高防御能力。FLGuard在各种中毒攻击下进行了广泛评估，并与现有方法进行了比较，表现出更好的防御能力和改进。

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。

MISA是一种新型中毒攻击，通过污染模型的顶部和底部导致全局模型失调，降低准确率。该攻击揭示了Split Federated Learning的漏洞，对其鲁棒性构成挑战。实验证明MISA对Split Federated Learning构成重大威胁，需要引起学术界和工业界的重视。