arXiv · ML· Long Dang, Ali Alfatemi, Kaiqi Xiong, Mohammed Aledhari, Abdellah Chehri, Shawqi Al-Maliki, Mohamed Rahouti·· 6 小时前AI 评分25
云-边-物系统中可信赖分布式机器学习的异构感知综述：安全、隐私与鲁棒性
Trustworthy Distributed Machine Learning in Cloud-Edge-IoT Systems: A Heterogeneity-Aware Survey of Security, Privacy, and Robustness
AI 导读
该综述提出面向可信赖分布式机器学习的异构感知路线图，将联邦学习视为高风险典型案例，分析统计、系统和信任异构性对收敛、公平性及防御可靠性的影响。 文章综合了投毒、后门、拜占庭操纵等攻击与分层防御的交互，并讨论了部署、评估及治理指南，强调使用非独立同分布划分、攻击感知基准和可审计生命周期产物。
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