Secure and Private Federated Learning: Achieving Adversarial Resilience through Robust Aggregation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yang, Kun, Imam, Neena |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Efficiently Achieving Secure Model Training and Secure Aggregation to Ensure Bidirectional Privacy-Preservation in Federated Learning
von: Yang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Using Secure Aggregation in Differentially Private Federated Learning with Multiple Local Steps
von: Heikkilä, Mikko A.
Veröffentlicht: (2024)
von: Heikkilä, Mikko A.
Veröffentlicht: (2024)
Flamingo: Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications to Private Federated Learning
von: Ma, Yiping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ma, Yiping, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Buffered Asynchronous Secure Aggregation for Cross-Device Federated Learning
von: Wang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdRo-FL: Informed and Secure Client Selection for Federated Learning in the Presence of Adversarial Aggregator
von: Hossain, Md. Kamrul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hossain, Md. Kamrul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Secure Aggregation is Not Private Against Membership Inference Attacks
von: Ngo, Khac-Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ngo, Khac-Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Samplable Anonymous Aggregation for Private Federated Data Analysis
von: Talwar, Kunal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Talwar, Kunal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Uncovering Attacks and Defenses in Secure Aggregation for Federated Deep Learning
von: Zhang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Clustered Federated Learning with Privacy-Preserving Initialization and Normality-Driven Aggregation
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Byzantine-Robust Federated Learning: An Overview With Focus on Developing Sybil-based Attacks to Backdoor Augmented Secure Aggregation Protocols
von: Deshmukh, Atharv
Veröffentlicht: (2024)
von: Deshmukh, Atharv
Veröffentlicht: (2024)
Achieving Byzantine-Resilient Federated Learning via Layer-Adaptive Sparsified Model Aggregation
von: Xu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Byzantine-Robust Federated Learning Framework with Post-Quantum Secure Aggregation for Real-Time Threat Intelligence Sharing in Critical IoT Infrastructure
von: Rahmati, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rahmati, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
EnCAgg: Enhanced Clustering Aggregation for Robust Federated Learning against Dynamic Model Poisoning
von: Zhang, Tianyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Tianyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robustness-Congruent Adversarial Training for Secure Machine Learning Model Updates
von: Angioni, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Angioni, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SLVR: Securely Leveraging Client Validation for Robust Federated Learning
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedIDM: Achieving Fast and Stable Convergence in Byzantine Federated Learning through Iterative Distribution Matching
von: Yang, He, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, He, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BadFU: Backdoor Federated Learning through Adversarial Machine Unlearning
von: Lu, Bingguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Bingguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DDP-SA: Scalable Privacy-Preserving Federated Learning via Distributed Differential Privacy and Secure Aggregation
von: Wei, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Private and Communication-Efficient Federated Learning based on Differentially Private Sketches
von: Zhang, Meifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Meifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review
von: Fu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Securing Private Federated Learning in a Malicious Setting: A Scalable TEE-Based Approach with Client Auditing
von: Takagi, Shun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Takagi, Shun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Robust Framework for Secure Cardiovascular Risk Prediction: An Architectural Case Study of Differentially Private Federated Learning
von: Tertulino, Rodrigo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tertulino, Rodrigo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedRDF: A Robust and Dynamic Aggregation Function against Poisoning Attacks in Federated Learning
von: Campos, Enrique Mármol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Campos, Enrique Mármol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises
von: Xia, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedPID: An Aggregation Method for Federated Learning
von: Mächler, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mächler, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedGT: Identification of Malicious Clients in Federated Learning with Secure Aggregation
von: Xhemrishi, Marvin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xhemrishi, Marvin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PAC-Private Responses with Adversarial Composition
von: Zhu, Xiaochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhu, Xiaochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rate-Optimal Rank Aggregation with Private Pairwise Rankings
von: Xu, Shirong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Shirong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CARE: Ensemble Adversarial Robustness Evaluation Against Adaptive Attackers for Security Applications
von: Zhang, Hangsheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hangsheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Preserving Privacy and Security in Federated Learning
von: Nguyen, Truc, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nguyen, Truc, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Temporal Analysis of Adversarial Attacks in Federated Learning
von: Mapakshi, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mapakshi, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DictPFL: Efficient and Private Federated Learning on Encrypted Gradients
von: Xue, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xue, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Privacy-Preserving Medical Imaging: Federated Learning with Differential Privacy and Secure Aggregation Using a Modified ResNet Architecture
von: Fares, Mohamad Haj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fares, Mohamad Haj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DisAgg: Distributed Aggregators for Efficient Secure Aggregation in Federated Learning
von: Mehmood, Haaris, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mehmood, Haaris, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private Low-Rank Adaptation of Large Language Model Using Federated Learning
von: Liu, Xiao-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Xiao-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Constructing Adversarial Examples for Vertical Federated Learning: Optimal Client Corruption through Multi-Armed Bandit
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Sensitivity of Differential Attention through the Lens of Adversarial Robustness
von: Takahashi, Tsubasa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Takahashi, Tsubasa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robustness Against Adversarial Attacks via Learning Confined Adversarial Polytopes
von: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enabling Adversarial Robustness in AI Models through Kubeflow MLOps
von: Bouras, Stavros, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bouras, Stavros, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedCAP: Robust Federated Learning via Customized Aggregation and Personalization
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Efficiently Achieving Secure Model Training and Secure Aggregation to Ensure Bidirectional Privacy-Preservation in Federated Learning
von: Yang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On Using Secure Aggregation in Differentially Private Federated Learning with Multiple Local Steps
von: Heikkilä, Mikko A.
Veröffentlicht: (2024) -
Flamingo: Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications to Private Federated Learning
von: Ma, Yiping, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Buffered Asynchronous Secure Aggregation for Cross-Device Federated Learning
von: Wang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
AdRo-FL: Informed and Secure Client Selection for Federated Learning in the Presence of Adversarial Aggregator
von: Hossain, Md. Kamrul, et al.
Veröffentlicht: (2025)