本研究探讨了情境中的弹性和安全问题，发现恶意客户端可能对模型造成影响并进行对抗攻击。联邦模型比集中式模型更稳健，可能因为分布式数据和平均操作的影响。研究对联邦学习系统的稳健性和应用具有重要意义。

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。

研究发现，联邦学习系统在面对恶意客户端的攻击时更为稳健，这是因为分布式数据上的分散训练和平均操作的影响。这项研究对于理解联邦学习系统的稳健性以及应用中的实际问题具有重要意义。

本文研究了联邦学习系统中的安全问题，特别是针对恶意客户端的对抗攻击。研究发现，联邦模型比集中式模型更为稳健。本研究对于理解联邦学习系统的稳健性具有意义，并对联邦学习应用提出了实际问题。

该研究探讨了联邦学习系统中的安全问题，发现联邦模型比集中式模型更为稳健。研究对于理解联邦学习系统的稳健性具有意义，并对联邦学习应用提出了实际问题。