arXiv ID:
2604.27434
arXiv 提交日期: 2026-04-30
AdaBFL:面向拜占庭鲁棒联邦学习的多层防御自适应聚合方法 / AdaBFL: Multi-Layer Defensive Adaptive Aggregation for Bzantine-Robust Federated Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为AdaBFL的多层自适应防御聚合方法,通过动态调整三层防御机制的权重,有效抵御联邦学习中多种类型的投毒攻击,并在非独立同分布数据上保证了收敛性,相较于现有方法显著提升了鲁棒性。