本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思考为联邦学习提供可验证的鲁棒性保证，最后对应用领域及发展方向做了总结。
联邦学习及其后门攻击方法初探-郝靖伟原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/05/16/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%8f%8a%e5%85%b6%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e6%96%b9%e6%b3%95%e5%88%9d%e6%8e%a2/
本次报告在程序自动修复场景评估智能体，首先以OpenClaw为例引出Agent，阐释智能体与程序自动修复的内涵、背景及SWE-bench、ACI等基础；随后重点介绍SWE-agen…
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深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念…
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