DP$^2$-FedSAM: Enhancing Differentially Private Federated Learning Through Personalized Sharpness-Aware Minimization
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Zhenxiao, Guo, Yuanxiong, Gong, Yanmin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Age Aware Scheduling for Differentially-Private Federated Learning
di: Lin, Kuan-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Kuan-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Analysis of the Differentially-Private Federated Learning in Cyber-Physical Critical Infrastructures
di: Hossain, Md Tamjid, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hossain, Md Tamjid, et al.
Pubblicazione: (2022)
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Clustered Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
DarkFed: A Data-Free Backdoor Attack in Federated Learning
di: Li, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Minghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially-Private Multi-Tier Federated Learning
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
DP-DyLoRA: Fine-Tuning Transformer-Based Models On-Device under Differentially Private Federated Learning using Dynamic Low-Rank Adaptation
di: Xu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Online Federated Learning with Correlated Noise
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedGuard: A Diverse-Byzantine-Robust Mechanism for Federated Learning with Major Malicious Clients
di: Jiang, Haocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Haocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Language Model Architectures for Differentially Private Federated Learning
di: Ro, Jae Hun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ro, Jae Hun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Federated Learning With Time-Adaptive Privacy Spending
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Lightweight Federated Learning with Differential Privacy and Straggler Resilience
di: Hong, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hong, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
DP-LAC: Lightweight Adaptive Clipping for Differentially Private Federated Fine-tuning of Language Models
di: Mehmood, Haaris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehmood, Haaris, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedShield-LLM: A Secure and Scalable Federated Fine-Tuned Large Language Model
di: Mia, Md Jueal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mia, Md Jueal, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Adaptive Differential Privacy Method Based on Federated Learning
di: Wang, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
IntraShuffler: A Privacy Preserving Framework for Heterogeneous DP Federated Learning
di: Riya, Farhin Farhad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Riya, Farhin Farhad, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedTGP: Trainable Global Prototypes with Adaptive-Margin-Enhanced Contrastive Learning for Data and Model Heterogeneity in Federated Learning
di: Zhang, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Comments on "Federated Learning with Differential Privacy: Algorithms and Performance Analysis"
di: Talaei, Mahtab, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Talaei, Mahtab, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedCert: Federated Accuracy Certification
di: Nguyen, Minh Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Minh Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Federated Learning with Adaptive Differential Privacy and Priority-Based Aggregation
di: Talaei, Mahtab, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Talaei, Mahtab, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inclusive, Differentially Private Federated Learning for Clinical Data
di: Parampottupadam, Santhosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Parampottupadam, Santhosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Privacy in Decentralized Min-Max Optimization: A Differentially Private Approach
di: Quan, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Quan, Yueyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedBaF: Federated Learning Aggregation Biased by a Foundation Model
di: Park, Jong-Ik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jong-Ik, et al.
Pubblicazione: (2024)
BackFed: An Efficient & Standardized Benchmark Suite for Backdoor Attacks in Federated Learning
di: Dao, Thinh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dao, Thinh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Personalized Federated Learning via Stacking
di: Cantu-Cervini, Emilio
Pubblicazione: (2024)
di: Cantu-Cervini, Emilio
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preserving Machine Learning Model Personalization through Federated Personalized Learning
di: Hosain, Md. Tanzib, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hosain, Md. Tanzib, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Scalable Implementation of Differentially Private Deep Learning without Shortcuts
di: Beltran, Sebastian Rodriguez, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Beltran, Sebastian Rodriguez, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privocracy: Online Democracy through Private Voting
di: Camponês, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Camponês, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Private Aggregation in Hierarchical Wireless Federated Learning with Partial and Full Collusion
di: Egger, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Egger, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2023)
T-Watch: Towards Timed Execution of Private Transaction in Blockchains
di: Li, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
HERL: Tiered Federated Learning with Adaptive Homomorphic Encryption using Reinforcement Learning
di: Tang, Jiaxang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Jiaxang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Trust in AI Marketplaces: Evaluating On-Chain Verification of Personalized AI models using zk-SNARKs
di: Jagannath, Nishant, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jagannath, Nishant, et al.
Pubblicazione: (2025)
SMTFL: Secure Model Training to Untrusted Participants in Federated Learning
di: Zhao, Zhihui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Zhihui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fantastyc: Blockchain-based Federated Learning Made Secure and Practical
di: Boitier, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Boitier, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differential Privacy for Secure Machine Learning in Healthcare IoT-Cloud Systems
di: Mangala, N, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mangala, N, et al.
Pubblicazione: (2025)
Advances in Privacy Preserving Federated Learning to Realize a Truly Learning Healthcare System
di: Madduri, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Madduri, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAT: Federated Adversarial Training for Distributed Insider Threat Detection
di: Gayathri, R G, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gayathri, R G, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Quantum Federated Learning Meets Blockchain in 6G Networks
di: Nguyen, Dinh C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Dinh C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Age Aware Scheduling for Differentially-Private Federated Learning
di: Lin, Kuan-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adversarial Analysis of the Differentially-Private Federated Learning in Cyber-Physical Critical Infrastructures
di: Hossain, Md Tamjid, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Differentially Private Clustered Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)