:: Library Catalog

תמונות העטיפה

שמור ב:

מידע ביבליוגרפי
Main Authors:	Choi, Jihye, Rachuri, Sai Rahul, Wang, Ke, Jha, Somesh, Wang, Yizhen
פורמט:	Preprint
יצא לאור:	2025
נושאים:	Cryptography and Security Machine Learning
גישה מקוונת:	https://arxiv.org/abs/2502.08055
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים

Covert Attacks on Machine Learning Training in Passively Secure MPC
מאת: Jagielski, Matthew, et al.
יצא לאור: (2025)

Secure and Privacy-Preserving Vertical Federated Learning
מאת: Jin, Shan, et al.
יצא לאור: (2026)

Defending Object Detectors against Patch Attacks with Out-of-Distribution Smoothing
מאת: Feng, Ryan, et al.
יצא לאור: (2022)

On the Difficulty of Constructing a Robust and Publicly-Detectable Watermark
מאת: Fairoze, Jaiden, et al.
יצא לאור: (2025)

AdRo-FL: Informed and Secure Client Selection for Federated Learning in the Presence of Adversarial Aggregator
מאת: Hossain, Md. Kamrul, et al.
יצא לאור: (2025)

Optimal Client Sampling in Federated Learning with Client-Level Heterogeneous Differential Privacy
מאת: Xu, Jiahao, et al.
יצא לאור: (2025)

FedGT: Identification of Malicious Clients in Federated Learning with Secure Aggregation
מאת: Xhemrishi, Marvin, et al.
יצא לאור: (2023)

FedSiKD: Clients Similarity and Knowledge Distillation: Addressing Non-i.i.d. and Constraints in Federated Learning
מאת: Alsenani, Yousef, et al.
יצא לאור: (2024)

Differential Privacy Personalized Federated Learning Based on Dynamically Sparsified Client Updates
מאת: Wang, Chuanyin, et al.
יצא לאור: (2025)

Securing Private Federated Learning in a Malicious Setting: A Scalable TEE-Based Approach with Client Auditing
מאת: Takagi, Shun, et al.
יצא לאור: (2025)

Functional Homotopy: Smoothing Discrete Optimization via Continuous Parameters for LLM Jailbreak Attacks
מאת: Wang, Zi, et al.
יצא לאור: (2024)

Federated Learning Clients Clustering with Adaptation to Data Drifts
מאת: Li, Minghao, et al.
יצא לאור: (2024)

Whispers of Data: Unveiling Label Distributions in Federated Learning Through Virtual Client Simulation
מאת: Ma, Zhixuan, et al.
יצא לאור: (2025)

How to Forget Clients in Federated Online Learning to Rank?
מאת: Wang, Shuyi, et al.
יצא לאור: (2024)

How Not to Detect Prompt Injections with an LLM
מאת: Choudhary, Sarthak, et al.
יצא לאור: (2025)

The More is not the Merrier: Investigating the Effect of Client Size on Federated Learning
מאת: Wallach, Eleanor, et al.
יצא לאור: (2025)

Fine-Tuning Personalization in Federated Learning to Mitigate Adversarial Clients
מאת: Allouah, Youssef, et al.
יצא לאור: (2024)

Fake or Compromised? Making Sense of Malicious Clients in Federated Learning
מאת: Mozaffari, Hamid, et al.
יצא לאור: (2024)

Unveiling Client Privacy Leakage from Public Dataset Usage in Federated Distillation
מאת: Shi, Haonan, et al.
יצא לאור: (2025)

History-Aware and Dynamic Client Contribution in Federated Learning
מאת: Ghosh, Bishwamittra, et al.
יצא לאור: (2024)

Publicly-Detectable Watermarking for Language Models
מאת: Fairoze, Jaiden, et al.
יצא לאור: (2023)

Secure and Private Federated Learning: Achieving Adversarial Resilience through Robust Aggregation
מאת: Yang, Kun, et al.
יצא לאור: (2025)

A Study of Secure Algorithms for Vertical Federated Learning: Take Secure Logistic Regression as an Example
מאת: Wang, Huan-Chih, et al.
יצא לאור: (2024)

Toward Malicious Clients Detection in Federated Learning
מאת: Dou, Zhihao, et al.
יצא לאור: (2025)

CLIP: Client-Side Invariant Pruning for Mitigating Stragglers in Secure Federated Learning
מאת: DiMaggio, Anthony, et al.
יצא לאור: (2025)

Pr$εε$mpt: Sanitizing Sensitive Prompts for LLMs
מאת: Chowdhury, Amrita Roy, et al.
יצא לאור: (2025)

FedRE: Robust and Effective Federated Learning with Privacy Preference
מאת: Xiao, Tianzhe, et al.
יצא לאור: (2025)

FBChain: A Blockchain-based Federated Learning Model with Efficiency and Secure Communication
מאת: Li, Yang, et al.
יצא לאור: (2023)

Preserving Privacy and Security in Federated Learning
מאת: Nguyen, Truc, et al.
יצא לאור: (2022)

Metric Privacy in Federated Learning for Medical Imaging: Improving Convergence and Preventing Client Inference Attacks
מאת: Díaz, Judith Sáinz-Pardo, et al.
יצא לאור: (2025)

FedQV: Leveraging Quadratic Voting in Federated Learning
מאת: Chu, Tianyue, et al.
יצא לאור: (2024)

Constructing Adversarial Examples for Vertical Federated Learning: Optimal Client Corruption through Multi-Armed Bandit
מאת: Yao, Duanyi, et al.
יצא לאור: (2024)

FLClear: Visually Verifiable Multi-Client Watermarking for Federated Learning
מאת: Gu, Chen, et al.
יצא לאור: (2025)

Client-Side Patching against Backdoor Attacks in Federated Learning
מאת: Molina-Coronado, Borja
יצא לאור: (2024)

Anomalous Client Detection in Federated Learning
מאת: Thakur, Dipanwita, et al.
יצא לאור: (2024)

RobPI: Robust Private Inference against Malicious Client
מאת: Xue, Jiaqi, et al.
יצא לאור: (2026)

Federated Learning for Cross-Domain Data Privacy: A Distributed Approach to Secure Collaboration
מאת: Zhang, Yiwei, et al.
יצא לאור: (2025)

What Really is a Member? Discrediting Membership Inference via Poisoning
מאת: Mangaokar, Neal, et al.
יצא לאור: (2025)

FL-PLAS: Federated Learning with Partial Layer Aggregation for Backdoor Defense Against High-Ratio Malicious Clients
מאת: Zhang, Jianyi, et al.
יצא לאור: (2025)

Secure Vertical Federated Learning Under Unreliable Connectivity
מאת: Qiu, Xinchi, et al.
יצא לאור: (2023)