Towards Trustworthy Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Basharat, Alina, Bian, Yijun, Xu, Ping, Tian, Zhi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Towards Trustworthy Federated Learning with Untrusted Participants
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2025)
Blockchain-Empowered Cyber-Secure Federated Learning for Trustworthy Edge Computing
di: Moore, Ervin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moore, Ervin, et al.
Pubblicazione: (2024)
DROP: Poison Dilution via Knowledge Distillation for Federated Learning
di: Syros, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Syros, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Toward Malicious Clients Detection in Federated Learning
di: Dou, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dou, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Denial-of-Service or Fine-Grained Control: Towards Flexible Model Poisoning Attacks on Federated Learning
di: Zhang, Hangtao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Hangtao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Identify Backdoored Model in Federated Learning via Individual Unlearning
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting Backdoor Attacks in Federated Learning via Direction Alignment Inspection
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning with Blockchain-Enhanced Machine Unlearning: A Trustworthy Approach
di: Zuo, Xuhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zuo, Xuhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
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)
Achieving Byzantine-Resilient Federated Learning via Layer-Adaptive Sparsified Model Aggregation
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
DisAgg: Distributed Aggregators for Efficient Secure Aggregation in Federated Learning
di: Mehmood, Haaris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehmood, Haaris, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robust Federated Learning Mitigates Client-side Training Data Distribution Inference Attacks
di: Xu, Yichang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yichang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defending Against Data Reconstruction Attacks in Federated Learning: An Information Theory Approach
di: Tan, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Qi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Robust Federated Reinforcement Learning
di: Fang, Minghong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Minghong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Personalized Federated Learning via Stacking
di: Cantu-Cervini, Emilio
Pubblicazione: (2024)
di: Cantu-Cervini, Emilio
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Clustered Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey on Decentralized Federated Learning
di: Gabrielli, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gabrielli, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Anomalous Client Detection in Federated Learning
di: Thakur, Dipanwita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Thakur, Dipanwita, et al.
Pubblicazione: (2024)
Byzantine-Robust Decentralized Federated Learning
di: Fang, Minghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Minghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
SecureAFL: Secure Asynchronous Federated Learning
di: Gao, Anjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gao, Anjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
End-to-End Verifiable Decentralized Federated Learning
di: Lee, Chaehyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Chaehyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
UNIDEAL: Curriculum Knowledge Distillation Federated Learning
di: Yang, Yuwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Yuwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially-Private Multi-Tier Federated Learning
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Upcycling Noise for Federated Unlearning
di: Chen, Jianan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jianan, 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)
Foundation Models in Federated Learning: Assessing Backdoor Vulnerabilities
di: Li, Xi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey for Federated Learning Evaluations: Goals and Measures
di: Chai, Di, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chai, Di, et al.
Pubblicazione: (2023)
Poisoning with A Pill: Circumventing Detection in Federated Learning
di: Guo, Hanxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Hanxi, 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)
AdFL: In-Browser Federated Learning for Online Advertisement
di: Alemari, Ahmad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alemari, Ahmad, et al.
Pubblicazione: (2026)
No Vandalism: Privacy-Preserving and Byzantine-Robust Federated Learning
di: Xing, Zhibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xing, Zhibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Graph Learning with Adaptive Importance-based Sampling
di: Li, Anran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Anran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving LoRA in Privacy-preserving Federated Learning
di: Sun, Youbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Youbang, et al.
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)
Practical Framework for Privacy-Preserving and Byzantine-robust Federated Learning
di: Zhang, Baolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Baolei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Federated Learning With Time-Adaptive Privacy Spending
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Random Client Selection on Contrastive Federated Learning for Tabular Data
di: Ginanjar, Achmad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ginanjar, Achmad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
ADI: Adversarial Dominating Inputs in Vertical Federated Learning Systems
di: Pang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Documenti analoghi
-
Towards Trustworthy Federated Learning with Untrusted Participants
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Blockchain-Empowered Cyber-Secure Federated Learning for Trustworthy Edge Computing
di: Moore, Ervin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DROP: Poison Dilution via Knowledge Distillation for Federated Learning
di: Syros, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Toward Malicious Clients Detection in Federated Learning
di: Dou, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Denial-of-Service or Fine-Grained Control: Towards Flexible Model Poisoning Attacks on Federated Learning
di: Zhang, Hangtao, et al.
Pubblicazione: (2023)