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公开(公告)号：CN117575037A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311403763.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明实施例提供了一种抗拜占庭攻击的分布式学习方法、电子设备和存储介质。其中，方法包括：通过梯度投影算法将机器学习客户端提交的本地梯度映射到基于委员会客户端的梯度构成的子空间中，其中，委员会客户端是根据每个训练周期中多个机器学习客户端的性能表现评分动态选出；基于三个超参数计算提交诚实梯度的机器学习客户端在每个训练周期中的得分；委员会客户端根据得分选择目标机器学习客户端；委员会客户端对目标机器学习客户端进行全局模型聚合和权重控制，以生成用于对抗拜占庭攻击的分布式学习模型，基于此，本发明实施例能够在分布式学习场景中有效能够对抗基于梯度的拜占庭攻击，且显著提高分布式学习模型的准确性和安全性。
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