您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于对比训练的联邦学习后门防御方法
学术论文 | 更新时间:2024-05-31
    • 基于对比训练的联邦学习后门防御方法

    • Backdoor defense method in federated learning based on contrastive training

    • 通信学报   2024年45卷第3期 页码:182-196
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2024063    

      中图分类号: TP393
    • 网络首发:2024-03

      纸质出版:2024-03-25

    移动端阅览

  • 张佳乐, 朱诚诚, 成翔, 等. 基于对比训练的联邦学习后门防御方法[J]. 通信学报, 2024,45(3):182-196. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024063.

    Jiale ZHANG, Chengcheng ZHU, Xiang CHENG, et al. Backdoor defense method in federated learning based on contrastive training[J]. Journal on Communications, 2024, 45(3): 182-196. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024063.

  •  
  •  

0

浏览量

1557

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

ISAC网络中基于特征信息的联邦学习动态压缩方法
基于参数空间定向对抗扰动的后门检测与防御方法
DPBR-Adapt:具有层级自适应差分隐私的联邦学习防御方案
面向协作频谱感知的个性化差分隐私联邦学习方法
面向动态算力节点的联邦学习差分隐私重校准方法

相关作者

邓炳光
彭佳音
田有亮
金昆龙
石璐嘉
王帅
左建烁
向阿新

相关机构

重庆邮电大学通信与信息工程学院
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州省密码学与区块链技术特色重点实验室
贵州大学大数据与信息工程学院
北京电子科技学院电子与通信工程系
0