基于分层系统架构，解决面临通信故障和对抗攻击的非贝叶斯学习问题，并提出适应分布式网络的算法

Jul, 2023

本文介绍了一种名为自适应联邦平均的新型算法，该算法利用隐藏马尔可夫模型来检测参与者在训练期间提供的模型更新质量，并提出一种鲁棒聚合规则以检测和丢弃每次训练迭代中的不良或恶意本地模型更新以及阻止不需要的参与者，从而在处理噪声、故障和恶意参与者时具有更高的鲁棒性和计算效率。

Sep, 2019

研究分布式方法用于在线预测和随机优化，并提出了基于 gossip 的优化方法以实现最优的后悔界限。

Mar, 2014

在 Federated Learning 中，我们提出了一个统计模型来解决异构数据分布和拜占庭机器等统计和计算挑战。在此基础上，我们提出了一个优化算法来解决该问题，并获得了比非拜占庭鲁棒算法更好的估计误差。

Jun, 2019

证明 multi-Bulyan 在分布式机器学习中是鲁棒且快速的梯度聚合规则，并能够实现拜占庭容错，其本地计算成本与平均计算法相同，且并行化加快了其效率。

May, 2019

本文研究在对抗性场景下，如何以拜占庭容错的方式进行分布式统计机器学习，以解决联邦学习中受到威胁的问题。我们提出了一种基于梯度汇聚的方法，在容忍拜占庭故障的同时，实现了参数的准确估计，算法的时间复杂度为 $O ((Nd/m) logN)$，通信成本为 $O (md logN)$。此外，我们还将该方法应用于线性回归问题。

May, 2017

本文针对分布式学习中的安全问题，提出了基于中位数和截尾均值运算的两种鲁棒性分布式梯度下降算法，并证明了这些算法在强凸、非强凸和光滑非凸损失函数下均能达到次优统计误差率，并且进一步提出了一种基于中位数的分布式算法，可在一轮通信下达到与鲁棒性分布式梯度下降算法相同的最优误差率，实现更好的通信效率。

Mar, 2018

研究在联邦学习环境下的线性赌博机优化问题，提出一个具有鲁棒聚合神谕的新算法，证明该算法对少于一半的代理进行拜占庭攻击是鲁棒的，并通过基于树的机制使算法具有差分隐私。如果已知污染程度较小，则使用平均几何中位数神谕来进行鲁棒聚合进一步改善遗憾界。

Apr, 2022

我们提出了一种名为 BALANCE 的新算法，通过本地相似性在去中心化中进行拜占庭 - 鲁棒的均值计算，以抵御毒化攻击，并在强凸和非凸设置中建立了 BALANCE 在毒化攻击下的理论收敛保证，大量实验证明 BALANCE 优于现有的分布式联邦学习方法并有效地抵御毒化攻击。

Jun, 2024

提出了一种完全分布式的平均一致性问题协议，收敛时间与节点总数呈线性比例，在多智能体控制、无法区分的凸函数的平均最小化等方面得到了应用。

Nov, 2014