为什么联邦学习受到攻击后准确率下降如此之快

联邦学习受到攻击后准确率下降很快是因为攻击者可能会通过发送有意义的恶意数据来破坏模型的训练。这些恶意数据可能会伪装成正常数据，让模型难以分辨，从而对模型产生不良影响。此外，在联邦学习中，模型是在分布式环境中训练的，攻击者可能会利用这一点，通过篡改通信或者加入恶意节点来破坏模型的训练。因此，为了保证联邦学习的安全性，需要采取一些防御措施，如使用加密技术、模型聚合技术等来保护模型的安全。