联邦学习中的后门攻击

  背景 联邦学习这几年比较火,它主要用于解决在不直接访问各种训练数据的情况下训练机器学习模型的问题,特别是对于数据隐私比较敏感的任务。在联邦学习中利用参与者(即各方...

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