https://blog.qife122.com/tags/%E9%B2%81%E6%A3%92%E8%81%9A%E5%90%88/ Recent content in 鲁棒聚合 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Fri, 19 Sep 2025 09:48:33 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%85%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%B2%81%E6%A3%92%E8%81%9A%E5%90%88/ Fri, 19 Sep 2025 09:48:33 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%85%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E9%B2%81%E6%A3%92%E8%81%9A%E5%90%88/ <h1 id="fedstrategist联邦学习中自适应与鲁棒聚合的元学习框架">FedStrategist：联邦学习中自适应与鲁棒聚合的元学习框架</h1> <p>联邦学习（FL）为隐私保护的协作式人工智能提供了新范式，但其去中心化特性使模型容易受到投毒攻击。虽然现有多种静态防御方案，但其效果高度依赖具体场景，在面对自适应攻击者或异构数据环境时往往失效。</p>