联邦学习服务器恶意聚合

联邦学习服务器恶意聚合是指一个恶意的服务器，它可能在联邦学习过程中采用一些欺骗和攻击手段，例如篡改、删除或添加模型参数，或者向参与方提供虚假的模型参数，以达到其自己的目的。这种攻击可能会导致联邦学习模型的准确性和可靠性下降，甚至会泄露参与方的隐私信息。针对这种攻击，可以采用一些防御策略，例如采用多方安全计算技术，确保在联邦学习过程中不会泄露隐私信息；采用去中心化的联邦学习框架，使得每个参与方都有机会成为聚合节点，从而避免单点故障的风险；采用鲁棒性技术，能够检测和抵御恶意攻击。