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
Gabriele Tolomei, Edoardo Gabrielli, Dimitri Belli, Vittorio Miori
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。