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D-FROST引入了一种使用最优传输的去中心化联邦提示调优算法，以解决非IID和不平衡数据带来的挑战，确保基础模型的收敛性和有效性。
本文介绍了BackDFL，这是一个用于系统评估去中心化联邦学习中后门攻击和防御的统一基准，揭示了当前鲁棒性方法的关键失效模式。