针对联邦学习中对立进犯防护与隐私维护办法不兼容的问题，广州大学刘文斌教授团队撰写了研讨论文：一种鲁棒联邦学习结构FedDAA用于维护隐私和防护对立进犯。
文章旨在提高对立进犯防护与隐私维护之间的兼容性，依据模型分化办法规划了新的联邦学习结构，能一起兼容对立进犯防护与隐私维护，增强了联邦学习的体系安全性。
提出一种新的隐私量化目标，经过模型的分化、聚合与拼装技能，确保服务器可获得的梯度信息不超越阈值，使FedDAA即能维护用户隐私，又能确保模型的收敛作用。其他，FedDAA结构中部分梯度无需加密或加噪声，使得对立进犯防护办法也适用于FedDAA。
图2 不同模型分化参数下DLG进犯重建的图画（决议了服务器可获得梯度的份额）
很多试验依据成果得出，本文提出的FedDAA能与通用联邦学习到达相同的模型收敛作用，且能在维护隐私的一起，兼容对立进犯防护。
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Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出书社和北京航空航天大学一起主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。首要刊登核算机科学范畴具有立异性的总述论文、研讨论文等。本刊主编为周志华教授，一起主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外闻名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和我国科学引文数据库（CSCD）中心库等录入，为 CCF 引荐期刊；两次当选“我国科技期刊世界影响力提高方案”；当选“第4届我国世界化精品科技期刊”；当选“我国科技期刊杰出行动方案项目”。
由教育部主管、高等教育出书社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包含基础科学、生命科学、工程技能和人文社会科学四个主题，是我国掩盖学科最广泛的英文学术期刊群，其间12种被SCI录入，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科世界威望检索体系录入，具有必定的世界学术影响力。系列期刊选用在线优先出书方法，确保文章以最快速度宣布。
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