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Margin Perturbation

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  1. TOOL · CL_191226 ·

    新TOFD框架增强分裂联邦学习对抗投毒攻击

    研究人员开发了一个名为目标导向特征解耦（TOFD）的新框架，以对抗分裂联邦学习（SFL）中的投毒攻击。TOFD分三个阶段进行：通过类特定边距扰动识别潜在攻击目标，净化被投毒的数据样本，并使用对抗性引导模型在优化过程中解耦和抑制攻击影响。实验表明，TOFD在各种攻击场景下始终优于现有防御方法，以较低的计算开销提供强大的保护。