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隐私保护的拜占庭鲁棒联邦学习算法

李海洋 郭晶晶 刘玖樽 刘志全

西安电子科技大学学报(自然科学版)2023,Vol.50Issue(4):121-131,11.
西安电子科技大学学报(自然科学版)2023,Vol.50Issue(4):121-131,11.DOI:10.19665/j.issn1001-2400.2023.04.012

隐私保护的拜占庭鲁棒联邦学习算法

Privacy preserving byzantine robust federated learning algorithm

李海洋 1郭晶晶 1刘玖樽 1刘志全2

作者信息

  • 1. 西安电子科技大学 网络与信息安全学院,陕西 西安 710071
  • 2. 暨南大学 信息科学技术学院,广东 广州 510632||数力聚(北京)科技有限公司,北京 100020
  • 折叠

摘要

关键词

联邦学习/拜占庭攻击/异常检测/隐私保护技术/差分隐私

Key words

federated learning/Byzantine attack/anomaly detection/privacy-preserving techniques/differential privacy

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李海洋,郭晶晶,刘玖樽,刘志全..隐私保护的拜占庭鲁棒联邦学习算法[J].西安电子科技大学学报(自然科学版),2023,50(4):121-131,11.

基金项目

陕西省自然科学基础研究计划(2022JQ-603) (2022JQ-603)

国家自然科学基金(62032025,62272195) (62032025,62272195)

中央高校基本科研业务费专项资金(ZYTS23161) (ZYTS23161)

中央高校基本科研业务费专项资金(21622402) (21622402)

广东省网络与信息安全漏洞研究重点实验室项目(2020B1212060081) (2020B1212060081)

广州市科技计划项目(202201010421) (202201010421)

西安电子科技大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-2400

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