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English(EN) Peer-Relative Trust-Guided Update Screening for Robust Semi-Decentralized Federated Learning under Label-Flipping Attacks

新的联邦学习方法可抵御标签翻转攻击 · arXiv论文

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的鲁棒半分布式联邦学习方法，专门用于解决标签翻转攻击。该方法在最近的arXiv论文中进行了详细介绍，通过结合鲁棒的验证效用分数以及基于方向和范数的质量评估，引入了同伴相对更新筛选。在MNIST数据库上进行模拟攻击者的评估表明，即使在数据异构的条件下，该方法也能在拒绝恶意更新的同时保留大部分良性更新，并保持高准确率。 AI

影响 这项研究为联邦学习提供了一种更安全的方法，有望在存在恶意行为者的情况下提高协作式AI模型训练的可靠性。

排序理由 在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了一种新的联邦学习方法。

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新的联邦学习方法可抵御标签翻转攻击 · arXiv论文

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在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了一种新的联邦学习方法。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Sandhya Joshi ·

    面向标签翻转攻击下鲁棒半分布式联邦学习的同伴相对信任引导更新筛选

    Trust and reputation mechanisms can reduce the influence of malicious clients in federated learning (FL), but strict update filtering is difficult under non-independent and identically distributed (non-IID) data because honest local updates may temporarily reduce performance on a…

  2. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Sandhya Joshi ·

    针对标签翻转攻击下鲁棒半去中心化联邦学习的同伴相对信任引导更新筛选

    Trust and reputation mechanisms can reduce the influence of malicious clients in federated learning (FL), but strict update filtering is difficult under non-independent and identically distributed (non-IID) data because honest local updates may temporarily reduce performance on a…

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