聚焦联邦学习与联邦图学习场景下的后门攻击检测与防御，概述分布式隐私保护训练中的隐蔽后门风险、Non-IID数据异构挑战与现有防御方法局限；重点介绍FedID基于曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度的多度量动态识别机制，以及GBHINDER融合历史知识锚点、通道注意力正则化和自适应动量更新的无可信服务器主动净化框架，为降低隐蔽后门攻击成功率、保持主任务性能，并缓解服务器可信性与计算开销问题提供方法参考。
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