DisAgg: Distributed Aggregators for Efficient Secure Aggregation in Federated Learning

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mehmood, Haaris, Tatsis, Giorgos, Alexopoulos, Dimitrios, Saravanan, Karthikeyan, Xu, Jie, Drosou, Anastasios, Ozay, Mete
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Cryptography and Security Distributed, Parallel, and Cluster Computing Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2605.13708