Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Ren, Hanchi"'
Federated learning (FL) is a powerful Machine Learning (ML) paradigm that enables distributed clients to collaboratively learn a shared global model while keeping the data on the original device, thereby preserving privacy. A central challenge in FL
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.15919
This review paper takes a comprehensive look at malicious attacks against FL, categorizing them from new perspectives on attack origins and targets, and providing insights into their methodology and impact. In this survey, we focus on threat models t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.16065
Federated Learning (FL) is a widely adopted privacy-preserving machine learning approach where private data remains local, enabling secure computations and the exchange of local model gradients between local clients and third-party parameter servers.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.04095
Publikováno v:
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2022
Data privacy has become an increasingly important issue in Machine Learning (ML), where many approaches have been developed to tackle this challenge, e.g. cryptography (Homomorphic Encryption (HE), Differential Privacy (DP), etc.) and collaborative t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.00529
Publikováno v:
In Neurocomputing 7 March 2024 573
Publikováno v:
In Neurocomputing 7 February 2024 569
Typical machine learning approaches require centralized data for model training, which may not be possible where restrictions on data sharing are in place due to, for instance, privacy and gradient protection. The recently proposed Federated Learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.07296
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.