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ICML具有可证明的拜占庭鲁棒性的联邦共形预测
在分布式数据样本中，介绍了 Rob-FCP 框架用于对付具有恶意客户端的鲁棒联邦一致性预测，理论上证明了 Rob-FCP 的一致性覆盖界限，并展示了 Rob-FCP 在拜占庭场景下与期望覆盖水平渐近接近，同时提出了一个用于估计恶意客户端数量
PDFa month ago
高维度分布式梯度下降与任意数量的拜占庭攻击者
我们设计了一个适用于高维问题的新方法，可以在任意数量的拜占庭攻击者下进行高效分布式学习，并采用半验证的均值估计方法实现，通过从工作机上传的梯度向量估计均值值的分量以及通过辅助数据集估计子空间内的分量，最终以我们的新方法作为分布式学习聚合器。
PDFa year ago
分布式牛顿法通信成本降低并抵抗拜占庭工人
我们提出了一种分布式的二阶优化算法，该算法具有通信效率和对其工作机的拜占庭故障的强鲁棒性，并通过使用一种简单的基于阈值的规则来过滤工作机来进一步压缩本地信息，由此建立了改进的收敛保证.
PDF4 years ago
具容错机制和高通信效率的分布式学习模型
本篇论文介绍了一种分布式学习算法，通过采用压缩梯度和梯度阈值等方法，减少了拜占庭故障的影响，并提高了通信效率，以达到优化分布式机器学习的目的。
PDF5 years ago
通过自适应模型平均实现拜占庭鲁棒的联邦机器学习
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
PDF5 years ago
ICMLZeno++: 强健完全异步的随机梯度下降算法
提出了 Zeno++，这是一种新的、强大的异步随机梯度下降算法，可容忍工作节点的拜占庭失败，相比之前的工作，Zeno++ 取消了一些对工作节点到服务器通信的不切实际限制，允许匿名工作节点的完全异步更新，任意陈旧的工作节点更新以及无限多的拜占
PDF5 years ago
帝国的崩溃：通过内积操纵打破拜占庭容忍的 SGD 算法
本文介绍了新的防御技术，可以容忍分布式机器学习中的拜占庭故障。其中，我们破解了两个普遍的拜占庭容错技术，说明可以利用基于内积操作的新攻击策略破解同步 SGD 的鲁棒聚合方法，我们在理论和实证方面证明了我们的结果。
PDF5 years ago
ByRDiE：去中心化学习的拜占庭容错分布式坐标下降算法
本研究开发和分析了一种名为 ByRDiE 的算法，使得在分布式学习中存在 Byzantine 故障的情况下，能够高效地对高维数据集进行分布式学习，理论分析和数值实验说明了它在凸性和非凸性设置中的实用性。
PDF7 years ago
拜占庭容错机器学习
本文研究了分布式机器学习中的拜占庭错误容错问题，提出了基于 Krum 的更新规则来保证算法的鲁棒性和收敛性。
PDF7 years ago