您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习
学术论文 | 更新时间:2025-03-09
    • 基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习

    • Secure Byzantine resilient federated learning based on multi-party computation

    • 通信学报   2025年46卷第2期 页码:108-122
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2025023    

      中图分类号: TP18
    • 收稿:2024-10-23

      修回:2025-01-23

      纸质出版:2025-02-25

    移动端阅览

  • 高鸿峰,黄浩,田有亮.基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习[J].通信学报,2025,46(02):108-122. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2025023.

    GAO Hongfeng,HUANG Hao,TIAN Youliang.Secure Byzantine resilient federated learning based on multi-party computation[J].Journal on Communications,2025,46(02):108-122. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2025023.

  •  
  •  

0

浏览量

411

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

面向协作频谱感知的个性化差分隐私联邦学习方法
抗拜占庭攻击的梯度净化联邦自适应学习算法
面向Non-IID数据的拜占庭鲁棒联邦学习
面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

相关作者

唐湘云
康嘉文
韩旭
张焘
刘寅秋
孙庚
焦雨涛
杨辉

相关机构

中央民族大学信息工程学院
广东工业大学自动化学院
北京交通大学网络空间安全学院
新加坡南洋理工大学
吉林大学计算机科学与技术学院
0