Mar, 2023
一种基于客户端更新的矩阵自回归的联邦学习拜占庭容错聚合方案
A Byzantine-Resilient Aggregation Scheme for Federated Learning via
Matrix Autoregression on Client Updates
TL;DR本研究提出了一种新的联邦学习聚合方案FLANDERS，该方案采用矩阵自回归预测模型，将实际观测值与预测值进行比较，识别恶意客户端，从而提高对拜占庭攻击的鲁棒性，与现有防御策略相比，FLANDERS在极端攻击情况下效果显著。