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学术论文2026-07-09 发布INFO

Securing Autonomous Vehicle Systems via Twin-Aware Federated Reinforcement Learning

本文提出一种针对联邦强化学习（FRL）系统的安全防御框架SecAgg+，旨在保护安全关键的自动驾驶场景中的FRL模型免受投毒攻击。联邦强化学习允许多个智能体协同学习而不共享原始数据，从而增强隐私和可扩展性，但现存投毒攻击可通过注入恶意系统参

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

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