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RESEARCH · CL_44046 · May 21 · 13:56

新的EnCAgg方法可增强联邦学习的抗模型投毒能力

研究人员开发了一种名为EnCAgg的新方法，以提高联邦学习在面对动态模型投毒攻击时的鲁棒性。该方法使用一小组已知的良性客户端作为参考，以准确识别和过滤恶意梯度。该方法在低维空间中结合了基于密度的聚类和一个梯度生成器模型，以重新连接稀疏的良性梯度，最终允许更多合法的参与聚合过程。