FIRMA: FIbonacci Ring Model Aggregation for Privacy-preserving Federated Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Hedjam, Rachid |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Lossless Privacy-Preserving Aggregation for Decentralized Federated Learning
di: Miao, Xiaoye, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Miao, Xiaoye, et al.
Pubblicazione: (2025)
ERIS: Enhancing Privacy and Scalability in Federated Learning via Federated Shard Aggregation
di: Fenoglio, Dario, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fenoglio, Dario, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quantum Privacy Aggregation of Teacher Ensembles (QPATE) for Privacy-preserving Quantum Machine Learning
di: Watkins, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Watkins, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preserved Federated Learning with Attention-Based Aggregation for Biometric Recognition
di: Azezew, Kassahun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Azezew, Kassahun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data Valuation for Vertical Federated Learning: A Model-free and Privacy-preserving Method
di: Han, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Han, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2021)
Privacy-preserving Federated Primal-dual Learning for Non-convex and Non-smooth Problems with Model Sparsification
di: Li, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving LoRA in Privacy-preserving Federated Learning
di: Sun, Youbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Youbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
DDP-SA: Scalable Privacy-Preserving Federated Learning via Distributed Differential Privacy and Secure Aggregation
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026)
ParaAegis: Parallel Protection for Flexible Privacy-preserved Federated Learning
di: Wu, Zihou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Zihou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Orthogonal Aggregation for Guaranteeing Gender Fairness in Federated Recommendation
di: Zhang, Siqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Siqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Enhanced Privacy-preserving Federated Few-shot Learning Framework for Respiratory Disease Diagnosis
di: Wang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)
GCFL: A Gradient Correction-based Federated Learning Framework for Privacy-preserving CPSS
di: Wan, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wan, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficiently Achieving Secure Model Training and Secure Aggregation to Ensure Bidirectional Privacy-Preservation in Federated Learning
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
FLMarket: Enabling Privacy-preserved Pre-training Data Pricing for Federated Learning
di: Wen, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wen, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Clustered Federated Learning with Privacy-Preserving Initialization and Normality-Driven Aggregation
di: Xu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Game-theoretic Framework for Privacy-preserving Federated Learning
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xiaojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
ELSA: Efficient LLM-Centric Split Aggregation for Privacy-Aware Hierarchical Federated Learning over the Network Edge
di: Yang, Xiaohong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Xiaohong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Federated Item Response Models: A Gradient-driven Privacy-preserving Framework for Distributed Psychometric Estimation
di: Zhou, Biying, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Biying, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Robust Aggregation for Federated Learning
di: Karakulev, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Karakulev, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
Overcoming the Challenges of Batch Normalization in Federated Learning
di: Guerraoui, Rachid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guerraoui, Rachid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Privacy-Preserving Medical Imaging: Federated Learning with Differential Privacy and Secure Aggregation Using a Modified ResNet Architecture
di: Fares, Mohamad Haj, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fares, Mohamad Haj, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedADP: Unified Model Aggregation for Federated Learning with Heterogeneous Model Architectures
di: Wang, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Balancing Privacy, Robustness, and Efficiency in Machine Learning
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2023)
Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises
di: Xia, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differential Privacy for Adaptive Weight Aggregation in Federated Tumor Segmentation
di: Khan, Muhammad Irfan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Khan, Muhammad Irfan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adaptive Gradient Clipping for Robust Federated Learning
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)
WinFLoRA: Incentivizing Client-Adaptive Aggregation in Federated LoRA under Privacy Heterogeneity
di: Kou, Mengsha, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kou, Mengsha, et al.
Pubblicazione: (2026)
Privacy-Preserving Federated Learning via Differential Privacy and Homomorphic Encryption for Cardiovascular Disease Risk Modeling
di: Sharma, Gaurang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sharma, Gaurang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Is Aggregation the Only Choice? Federated Learning via Layer-wise Model Recombination
di: Hu, Ming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Ming, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Bayesian Deep Learning: The Application of Statistical Aggregation Methods to Bayesian Models
di: Fischer, John, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fischer, John, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dual-Criterion Model Aggregation in Federated Learning: Balancing Data Quantity and Quality
di: Zhang, Haizhou, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Haizhou, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedCFA: Alleviating Simpson's Paradox in Model Aggregation with Counterfactual Federated Learning
di: Jiang, Zhonghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Zhonghua, et al.
Pubblicazione: (2024)
FLea: Addressing Data Scarcity and Label Skew in Federated Learning via Privacy-preserving Feature Augmentation
di: Xia, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-preserving Continual Federated Clustering via Adaptive Resonance Theory
di: Masuyama, Naoki, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Masuyama, Naoki, et al.
Pubblicazione: (2023)
Separate Aggregation of Split Network for Personalized Federated Learning
di: Kang, Yunseok, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kang, Yunseok, et al.
Pubblicazione: (2026)
Personalized Bayesian Federated Learning with Wasserstein Barycenter Aggregation
di: Wei, Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Function Space Aggregation for Federated Learning at Scale
di: Dhawan, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dhawan, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2023)
Byzantine-Robust Federated Learning with Learnable Aggregation Weights
di: Parsa, Javad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Parsa, Javad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Lossless Privacy-Preserving Aggregation for Decentralized Federated Learning
di: Miao, Xiaoye, et al.
Pubblicazione: (2025) -
ERIS: Enhancing Privacy and Scalability in Federated Learning via Federated Shard Aggregation
di: Fenoglio, Dario, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Quantum Privacy Aggregation of Teacher Ensembles (QPATE) for Privacy-preserving Quantum Machine Learning
di: Watkins, William, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Privacy Preserved Federated Learning with Attention-Based Aggregation for Biometric Recognition
di: Azezew, Kassahun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Data Valuation for Vertical Federated Learning: A Model-free and Privacy-preserving Method
di: Han, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2021)