本文探讨了垂直联邦学习中的安全性问题，提出了端到端毒化框架P-GAN和基于深度自编码器的异常检测算法，以应对恶意参与者的攻击。这些方法在二分类任务中有效防止后门攻击，提升了模型的安全性和鲁棒性。

本文介绍了端到端毒化框架P-GAN和基于深度自编码器的异常检测算法，用于解决垂直联邦学习中的毒化攻击问题，并评估了它们的效能和影响因素。