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Sur la Défense Prouvable des Portes dérobées dans l'Apprentissage Collaboratif

By Ximing Qiao and others
Comme l'apprentissage collaboratif permet la formation conjointe d'un modèle utilisant plusieurs sources de données, le problème de sécurité a été une préoccupation centrale. Les utilisateurs malveillants peuvent télécharger des données empoisonnées pour empêcher la convergence du modèle ou injecter des portes dérobées cachées. Les attaques dites de porte dérobée sont... Show more
January 19, 2021
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On Provable Backdoor Defense in Collaborative Learning
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