federated machine learning: concept and applications

联邦学习：概念和应用。联邦学习是一种通过分布式的机器学习算法让多个设备或数据源共同学习的方法。它可以解决许多数据隐私和授权问题，例如医疗数据的保护。联邦学习在许多应用领域，如智能手机、物联网设备和金融领域都有广泛的应用。

相关问题

FedProto: Federated Prototype Learning across Heterogeneous Clients

C知道: FedProto是一个基于异构客户端的联邦原型学习方法。它旨在解决联邦学习中异构数据和模型的挑战。FedProto采用了原型学习的思想，将每个客户端的数据聚类成不同的原型，并利用这些原型进行模型训练和聚合。这种方法可以减少模型通信和计算量，并提高模型的泛化能力。FedProto在异构客户端环境中具有很大的应用潜力，可以用于各种联邦学习任务。

neurotoxin: durable backdoors in federated learning

神经毒素：联邦学习中的持久后门

联邦学习是一种将多个参与方的数据在本地进行训练和学习的机器学习方法。然而，近年来研究者们发现了其中一个潜在的风险，即利用神经毒素在联邦学习中创建持久的后门。

神经毒素是一种设计用于操纵或破坏机器学习模型的恶意输入。在联邦学习中，不同机构的参与方通过共享模型更新来进行协同学习。然而，如果一个恶意参与方能够注入具有神经毒素的恶意数据，则这些数据可能会污染整个模型的训练过程。

通过注入神经毒素，恶意参与方可以实现多个恶意目标。首先，他们可以通过训练含有后门的模型，使得在模型被部署或使用时，特定的输入触发外部设定的恶意行为。这将导致模型在处理恶意数据时产生损害，从而影响到整个系统的正常运行。其次，神经毒素可以在联邦学习中传播，使得其他参与方的模型也带上恶意后门。这样一来，整个联邦学习模型都会受到恶意攻击。

要解决神经毒素在联邦学习中的问题，需要采取一系列安全措施和防范措施。首先，参与方应该进行数据过滤和验证，以删除可能包含神经毒素的数据。其次，应该设计机制来检测和识别神经毒素的注入，比如使用异常检测或模型鲁棒性的方法。此外，可以采用多方签名和加密等技术来确保模型更新的安全性和可信度。

总之，神经毒素在联邦学习中创建持久后门的风险是存在的。为了确保联邦学习的安全性和可靠性，我们需要采取适当的安全措施来预防和检测这种潜在的恶意攻击。