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sec_federated_learning
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2021-02-08
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sec_federated_learning 我们证明了联合学习系统可以转变为秘密渠道,以实现隐身的通信基础设施。 主要直觉是,攻击者可以通过提交特制的样本来在全局模型中注入偏差。 模型偏差的影响对其他参与者可以忽略不计。 但是,可以测量偏差并将其用于通过模型传输单个位。 使用docker运行 docker run -it -v $(pwd):/home/fedexp gabrielec/fedexp /bin/bash 使用docker(OSX)运行 使用以下命令将文件夹$ {pwd)装入/ home / fedexp / src / tests docker run -it -v "$(pwd):/home/fedexp/src/tests" gabrielec/fedexp /bin/bash 然后,当您位于Docker容器中时,可以使用以下命令运行攻击 python scor
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sec_federated_learning (185个子文件)
Tests-list-FL r01csv.csv 2KB
Dockerfile 657B
2021-01-05 Notes TX-RX (FL).docx 102KB
.gitignore 33B
mnist.pkl.gz 16.26MB
train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
Copia_di_fedavg_mnist_iid.ipynb 347KB
fedavg_mnist_iid.ipynb 280KB
nextword.ipynb 36KB
simulation_generator.ipynb 10KB
main_model 780KB
main_model 780KB
main_model 780KB
main_model 780KB
main_model 780KB
main_model 52KB
main_model 52KB
tests_strategy.md 1KB
README.md 1KB
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model_client_0 780KB
model_client_0 52KB
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model_client_1 52KB
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model_client_2 52KB
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model.png 9KB
1000.png 8KB
1.png 8KB
75.png 8KB
federated_learning.py 22KB
score-attack.py 22KB
label-attack.py 20KB
all.py 13KB
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巩硕
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