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该博客深入解析了Attack of the Tails研究，介绍了一种新的边缘情况（edge-case）后门攻击方法，通过在联邦学习环境中利用低概率分布的样本构造毒样本，提高后门注入的鲁棒性。实验分析了攻击者控制的恶意客户端在不同数据集、参与频率和模型容量下的影响，展示了后门攻击的潜在威胁和防御挑战。
文章目录
精读笔记 - Attack of the Tails: Yes, You Really Can Backdoor Federated Learning
1. 基本信息
| 论文标题 | Attack of the Tails: Yes, You Really Can Backdoor Federated Learning |
|---|---|
| 论文作者 | Hongyi Wang, Kartik Sreenivasan, Shashank Rajput, Harit Vishwakarmaw Saurabh Agarwal, Jy-yong Sohn, Kangwook Lee, Dimitris Papailiopoulos |
| 科研机构 | University of Wisconsin-Madison, Korea Advanced Institute of Science and Technology |
| 录用会议 | NeurIPS 2020 |
| 摘要概括 | 此项工作围绕着联邦学习后门鲁棒性问题提出 edge- |
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