Qiongxiu Li

この研究は、分散型と中央集権型のフェデレーテッドラーニングのプライバシーの違いを調べてるよ。

中央集権型と分散型学習システムのプライバシー問題を見てみよう。

フェデレーテッドラーニングに関連するプライバシーの課題と勾配反転攻撃について調べる。

新しい方法が、分散ネットワークで最大値を見つける際にプライバシーを守るよ。

ProPは、機械学習モデルへのバックドア攻撃を検知する効果的な方法を提供する。