联邦学习中的拜占庭攻击防御：Krum/Trimmed Mean等鲁棒聚合算法的Python实现 大家好，今天我们来深入探讨联邦学习中一个至关重要的问题：拜占庭攻击以及如何利用鲁棒聚合算法来防御这些攻击。联邦学习的优势在于保护用户隐私，但这也引入了一个新的安全挑战：恶意参与者（拜占庭节点）可以上传被篡改的模型更新，从而破坏全局模型的训练。 联邦学习与拜占庭攻击 联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情况下协同训练一个全局模型。每个客户端在本地数据上训练模型，并将模型更新（例如梯度或模型参数）发送到服务器。服务器聚合这些更新，然后将聚合后的模型发送回客户端进行下一轮训练。 拜占庭攻击是指恶意客户端发送任意的、可能精心设计的模型更新，目的是破坏全局模型的收敛性或使其偏向于特定目标。这些攻击可能包括： 标签翻转攻击： 恶意客户端故意将训练数据中的标签翻转，例如将猫的图片标记为狗。 模型中毒攻击： 恶意客户端发送经过精心设计的模型更新，使全局模型学习到错误的模式。 对抗性攻击： 恶意客户端生成对抗性样本，并使用这些样本来训练模型，从而使全局模型对这些样本产生错误的预测。 拜占庭攻击对联邦学习的 …
聚合函数：`sum`, `mean`, `std`, `max`, `min` 等
聚合函数：数据海洋里的灯塔，照亮统计分析之路 各位观众，大家好！我是你们的老朋友，数据挖掘界的“段子手”——码农老王。今天，咱们不聊996，不谈秃头危机，来点轻松愉快的，聊聊数据分析中不可或缺的利器——聚合函数！ 想象一下，你面前是一片浩瀚的数据海洋，浪花翻滚，信息万千。如果没有一盏明灯指引方向，你是不是会迷失在这片数据的汪洋大海之中？而聚合函数，就是这盏明灯，它能将海量的数据浓缩成精华，提炼出关键信息，帮助我们理解数据的本质，做出更明智的决策。 什么是聚合函数？简单来说，就是把一堆数据“搅拌”一下，然后提取出一个代表性的数值。 就好像你把一筐苹果放进榨汁机，出来的就是一杯浓缩的苹果汁，虽然失去了每个苹果的细节，但你却得到了所有苹果的精华——甜度、酸度、营养价值等等。 常用的聚合函数就像我们数据分析工具箱里的“五虎上将”，各怀绝技，各司其职： sum (求和): 最耿直的将军，把所有数值加起来，简单粗暴，但非常实用！ mean (平均值): 最公平的将军，把所有数值加起来，然后除以个数，追求平均主义，避免个别极端值的影响。 std (标准差): 最严谨的将军，衡量数据的离散程度，数值越 …