| 聯邦學習中基于NMSS和LoRA的魯棒防御機制研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1448 K | |
| 標簽： 聯邦學習 隱私保護 投毒攻擊 | |
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| 文檔介紹：針對聯邦學習中隱私泄露、數據投毒和模型篡改等安全威脅，構建了一種融合不可篡改秘密共享與低秩適應技術的防御架構。該方案采用三服務器門限驗證機制與零知識證明技術，確保參數分片在傳輸和恢復過程中的安全性；同時，利用低秩約束與動態權重聚合算法，有效限制惡意攻擊干擾并降低通信開銷。在CIFAR-10和mini-ImageNet等數據集上的實驗充分驗證了該方法在提高防御準確率、降低模型誤差和提升系統魯棒性方面的顯著優勢，證明了方案在大規模場景下的實用性和可擴展性。結論表明，該架構為聯邦學習環境下安全防護提供了一種高效、可行的技術路徑。 | |
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