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本文展示了一个重建的基准,用于分析模型投毒和后门攻击下的联邦聚合方法;结果发现 Trimmed Mean 在干净设置下最准确,Krum 在攻击下最鲁棒,同时审计了指标实现并指出了可复现性方面的注意事项。