【摘 要】
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随着大数据时代的到来,分布式机器学习已广泛应用于处理海量数据.其中最常用的是分布式随机梯度下降算法,但其易受到不同类型的Byzantine攻击.为了解决在分布式高维Byzantine
【机 构】
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安徽理工大学数学与大数据学院,安徽理工大学能源与安全学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFF0301000),国家自然科学基金项目(61472003),安徽省学术和技术带头人及后备人选项目(2019H211),安徽省淮南市“50·科技之星”创新团队项目
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随着大数据时代的到来,分布式机器学习已广泛应用于处理海量数据.其中最常用的是分布式随机梯度下降算法,但其易受到不同类型的Byzantine攻击.为了解决在分布式高维Byzantine环境下,能最大弹性限度地抵御蓄意攻击问题并有效求解优化问题.基于梯度更新规则,首先提出了一种新的Byzantine攻击方式——鞍点攻击.并分析了当目标函数陷入鞍点时,相比较于自适应和非自适应方法,所提出的动态约束自适应方法能够更快逃离鞍点,进而在数据集分类问题上做了比对实验.其次,提出了一种过滤Byzantine个体的聚合规则
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