الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اختلاف براى-كورتيس

BPFLH: تعلم فدرالي يحافظ على الخصوصية ومتين ضد البيزنطي للبيانات غير المتجانسة BPFLH: Byzantine-Robust Privacy-Preserving Federated Learning for Heterogeneous Data

2026 | المؤلف: Guofu Zhu وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم البحث BPFLH، وهو إطار عمل جديد للتعلم الفيدرالي (FL) مقاوم لاعتداءات البيزنطية، مصمم لتعزيز دقة النموذج في وجود مستخدمين بيزنطيين، وخاصة في بيئات البيانات غير المستقلة وغير الموزعة (non-IID). غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية للتمييز بين التدرجات الخبيثة والحميدة بسبب اعتمادها على مقارنات متجهات التدرج العامة، مما قد يؤدي إلى تدهور الأداء. يعالج BPFLH…