Efficient Byzantine-Robust and Provably Privacy-Preserving Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Nie, Chenfei, Li, Qiang, Yang, Yuxin, Ji, Yuede, Wang, Binghui |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Learning-Based Attack Framework to Break SOTA Poisoning Defenses in Federated Learning
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Byzantine-Robust Privacy-Preserving Federated Learning via Dimension Compression
di: Qin, Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Xian, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedGMark: Certifiably Robust Watermarking for Federated Graph Learning
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Robust and Privacy-Preserving Representations via Information Theory
di: Zhang, Binghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Binghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distributed Backdoor Attacks on Federated Graph Learning and Certified Defenses
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lancelot: Towards Efficient and Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning within Fully Homomorphic Encryption
di: Jiang, Siyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Siyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
No Vandalism: Privacy-Preserving and Byzantine-Robust Federated Learning
di: Xing, Zhibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xing, Zhibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Aggregation for Decentralized Learning with Byzantine-Robustness
di: Ghavamipour, Ali Reza, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghavamipour, Ali Reza, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inf2Guard: An Information-Theoretic Framework for Learning Privacy-Preserving Representations against Inference Attacks
di: Noorbakhsh, Sayedeh Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Noorbakhsh, Sayedeh Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
Practical Framework for Privacy-Preserving and Byzantine-robust Federated Learning
di: Zhang, Baolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Baolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably Robust Explainable Graph Neural Networks against Graph Perturbation Attacks
di: Li, Jiate, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jiate, et al.
Pubblicazione: (2025)
DP2Guard: A Lightweight and Byzantine-Robust Privacy-Preserving Federated Learning Scheme for Industrial IoT
di: Han, Baofu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Baofu, et al.
Pubblicazione: (2025)
FheFL: Fully Homomorphic Encryption Friendly Privacy-Preserving Federated Learning with Byzantine Users
di: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning based on Full Homomorphic Encryption
di: Guo, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
FL-DECO-BC: A Privacy-Preserving, Provably Secure, and Provenance-Preserving Federated Learning Framework with Decentralized Oracles on Blockchain for VANETs
di: Narkedimilli, Sathwik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Narkedimilli, Sathwik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Machine Learning
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
DP-BREM: Differentially-Private and Byzantine-Robust Federated Learning with Client Momentum
di: Gu, Xiaolan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gu, Xiaolan, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Tradeoff between Privacy Preservation and Byzantine-Robustness in Decentralized Learning
di: Ye, Haoxiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ye, Haoxiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient Privacy-Preserving Cross-Silo Federated Learning with Multi-Key Homomorphic Encryption
di: Omar, Abdullah Al, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Omar, Abdullah Al, et al.
Pubblicazione: (2025)
Zero-Knowledge Federated Learning: A New Trustworthy and Privacy-Preserving Distributed Learning Paradigm
di: Wang, Taotao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Taotao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Brave: Byzantine-Resilient and Privacy-Preserving Peer-to-Peer Federated Learning
di: Xu, Zhangchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zhangchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deciphering the Interplay between Attack and Protection Complexity in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2025)
EByFTVeS: Efficient Byzantine Fault Tolerant-based Verifiable Secret-sharing in Distributed Privacy-preserving Machine Learning
di: Li, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
ByzSFL: Achieving Byzantine-Robust Secure Federated Learning with Zero-Knowledge Proofs
di: Fan, Yongming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Yongming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Byzantine Robustness in Federated Learning with A Black-box Server
di: Zhao, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enabling Privacy-Preserving Cyber Threat Detection with Federated Learning
di: Bi, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bi, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM
di: Xie, Chulin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Xie, Chulin, et al.
Pubblicazione: (2022)
FedAdOb: Privacy-Preserving Federated Deep Learning with Adaptive Obfuscation
di: Gu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Intelligent Adaptive Federated Byzantine Agreement for Robust Blockchain Consensus
di: Nugroho, Erdhi Widyarto, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nugroho, Erdhi Widyarto, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decentralized and Robust Privacy-Preserving Model Using Blockchain-Enabled Federated Deep Learning in Intelligent Enterprises
di: Fotohi, Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fotohi, Reza, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Data Reconstruction Leakage in Federated Learning from a Theoretical Perspective
di: Wang, Zifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preserving Privacy and Security in Federated Learning
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022)
Efficient Privacy-Preserving Machine Learning with Lightweight Trusted Hardware
di: Huang, Pengzhi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Huang, Pengzhi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Secure Multi-Key Homomorphic Encryption with Application to Privacy-Preserving Federated Learning
di: Wu, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Local and Federated Data Normalization in Federated Learning: A Privacy-Preserving Approach
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025)
List-Decodable Byzantine Robust PIR: Lower Communication Complexity, Higher Byzantine Tolerance, Smaller List Size
di: Ke, Pengzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ke, Pengzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universally Harmonizing Differential Privacy Mechanisms for Federated Learning: Boosting Accuracy and Convergence
di: Feng, Shuya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Shuya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Federated Unlearning with Adaptive Differential Privacy Preservation
di: Jiang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating the Impact of Privacy-Preserving Federated Learning on CAN Intrusion Detection
di: Digregorio, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Digregorio, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Privacy-Preserving Federated Learning using Hybrid Homomorphic Encryption
di: Costa, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Costa, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
A Learning-Based Attack Framework to Break SOTA Poisoning Defenses in Federated Learning
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Efficient Byzantine-Robust Privacy-Preserving Federated Learning via Dimension Compression
di: Qin, Xian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
FedGMark: Certifiably Robust Watermarking for Federated Graph Learning
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning Robust and Privacy-Preserving Representations via Information Theory
di: Zhang, Binghui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Distributed Backdoor Attacks on Federated Graph Learning and Certified Defenses
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)