CARVY-FL: Client Anticlustering for Robust Voting in Provably Secure Federated Learning

联邦学习（FL）允许多方在不直接共享原始数据的情况下协作训练模型，但恶意客户端的存在会严重威胁模型安全。基于投票的FL方法通过将客户端划分为多个组，每组训练一个局部模型，最终通过多数投票聚合预测结果来提升鲁棒性。然而，在类别不重叠的非独立同

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR