byzantine-robust

PRoVeFL 是一个新颖的联邦学习框架，通过使用多密钥全同态加密实现了隐私保护、拜占庭鲁棒和可验证的聚合，相比之前的工作提供了高达100倍的运行时间改进。

FoggyTrust是FLTrust的分层扩展，它将信任计算本地化到雾节点，提升了异构联邦学习场景下对拜占庭攻击的鲁棒性，在CIFAR-10上针对Krum和Trim等具有挑战性的攻击实现了超过50%的性能提升。