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Demographic Participation

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  1. TOOL · CL_191365 ·

    新方案Fairis应对协作机器学习中的公平性投毒

    研究人员开发了Fairis，这是一种新颖的服务器端重加权方案，旨在增强协作机器学习中的公平性和鲁棒性，尤其适用于金融机构。该方法旨在防止公平性投毒攻击，在这种攻击中，恶意客户端在保持准确性的同时操纵群体公平性指标。Fairis通过根据客户端的本地公平性分数分配权重来实现这一点，确保试图操纵系统的对手的影响力被单调降低。