Un marco de aprendizaje federado seguro y justo basado en un mecanismo de incentivo de consenso
Autores: Zhu, Feng; Hu, Feng; Zhao, Yanchao; Chen, Bing; Tan, Xiaoyang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un marco de aprendizaje federado seguro y justo basado en un mecanismo de incentivo de consenso
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje federado
Métodos de agregación seguros
Envenenamiento de modelos
Ataques de envenenamiento de datos
Evaluación justa de contribuciones
Cadena de bloques
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje federado facilita la computación colaborativa entre múltiples participantes mientras resguarda la privacidad del usuario. Sin embargo, los algoritmos actuales de aprendizaje federado operan bajo la suposición de que todos los participantes son confiables y sus sistemas son seguros.
Descripción
El aprendizaje federado facilita la computación colaborativa entre múltiples participantes mientras resguarda la privacidad del usuario. Sin embargo, los algoritmos actuales de aprendizaje federado operan bajo la suposición de que todos los participantes son confiables y sus sistemas son seguros.