SpooFL: Spoofing Federated Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Baglin, Isaac, Zhu, Xiatian, Hadfield, Simon |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SaFL: Sybil-aware Federated Learning with Application to Face Recognition
von: Ghafourian, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ghafourian, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Deep Leakage with Generative Flow Matching Denoiser
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Boosting Gradient Leakage Attacks: Data Reconstruction in Realistic FL Settings
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LiDAR Spoofing Meets the New-Gen: Capability Improvements, Broken Assumptions, and New Attack Strategies
von: Sato, Takami, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sato, Takami, et al.
Veröffentlicht: (2023)
GNSS/GPS Spoofing and Jamming Identification Using Machine Learning and Deep Learning
von: Ghanbarzade, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghanbarzade, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Learning with Label-Masking Distillation
von: Lu, Jianghu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Jianghu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Backdoor Federated Learning by Poisoning Backdoor-Critical Layers
von: Zhuang, Haomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhuang, Haomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Proof of Reasoning for Privacy Enhanced Federated Blockchain Learning at the Edge
von: Calo, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Calo, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
1-D CNN-Based Online Signature Verification with Federated Learning
von: Zhang, Lingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Lingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reputation-Driven Asynchronous Federated Learning for Enhanced Trajectory Prediction with Blockchain
von: Chen, Weiliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Weiliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bad-PFL: Exploring Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Navigating Heterogeneity and Privacy in One-Shot Federated Learning with Diffusion Models
von: Mendieta, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mendieta, Matias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
NeurIPS 2023 Competition: Privacy Preserving Federated Learning Document VQA
von: Tobaben, Marlon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tobaben, Marlon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarially Guided Stateful Defense Against Backdoor Attacks in Federated Deep Learning
von: Ali, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ali, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAli: Personalized Federated Learning Alignment with Prototype Layers for Generalized Mobile Services
von: Ek, Sannara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ek, Sannara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accurate and Private Diagnosis of Rare Genetic Syndromes from Facial Images with Federated Deep Learning
von: Ünal, Ali Burak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ünal, Ali Burak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Privacy-Guaranteed Label Unlearning in Vertical Federated Learning: Few-Shot Forgetting without Disclosure
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Noise-Aware and Dynamically Adaptive Federated Defense Framework for SAR Image Target Recognition
von: Hou, Yuchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hou, Yuchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy-Aware Federated nnU-Net for ECG Page Digitization
von: Nemati, Nader
Veröffentlicht: (2025)
von: Nemati, Nader
Veröffentlicht: (2025)
PRISM: Privacy-Preserving Improved Stochastic Masking for Federated Generative Models
von: Seo, Kyeongkook, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Seo, Kyeongkook, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Traditional Threats: A Persistent Backdoor Attack on Federated Learning
von: Liu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Collapse Meets Differential Privacy: Curious Behaviors of NoisyGD with Near-perfect Representation Learning
von: Wang, Chendi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Chendi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MTL-UE: Learning to Learn Nothing for Multi-Task Learning
von: Yu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Poisoning Attacks on Federated Learning for Autonomous Driving
von: Garg, Sonakshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Garg, Sonakshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning
von: Gill, Waris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gill, Waris, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Personalized Federated Learning via Backbone Self-Distillation
von: Wang, Pengju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Pengju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning New Concepts, Remembering the Old: Continual Learning for Multimodal Concept Bottleneck Models
von: Lai, Songning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lai, Songning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Systematization and Benchmarking of Deepfake Detectors in a Unified Framework
von: Le, Binh M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Le, Binh M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Efficient and Multi-private Key Secure Aggregation for Federated Learning
von: Yang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Personalized Federated Learning via Comprehensive Knowledge Distillation
von: Wang, Pengju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Pengju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Detection of Image-Scaling Attacks in Machine Learning
von: Quiring, Erwin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Quiring, Erwin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Agnostic Multi-Robust Learning Using ERM
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Model Inversion Robustness: Can Transfer Learning Help?
von: Ho, Sy-Tuyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ho, Sy-Tuyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Multi-Task Learning for Malware Image Classification
von: Bensaoud, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bensaoud, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Learning with Data Privacy via Residual Perturbation
von: Tao, Wenqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tao, Wenqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Toward Availability Attacks in 3D Point Clouds
von: Zhu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Counterfactually Decoupled Attention for Open-World Model Attribution
von: Zheng, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Innovative Deep Learning Architecture for Enhanced Altered Fingerprint Recognition
von: Abdullah, Dana A, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abdullah, Dana A, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
SaFL: Sybil-aware Federated Learning with Application to Face Recognition
von: Ghafourian, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Deep Leakage with Generative Flow Matching Denoiser
von: Baglin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Boosting Gradient Leakage Attacks: Data Reconstruction in Realistic FL Settings
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
LiDAR Spoofing Meets the New-Gen: Capability Improvements, Broken Assumptions, and New Attack Strategies
von: Sato, Takami, et al.
Veröffentlicht: (2023)