这些假设都不适用于 FL，其中服务器仅观察作为迭代 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 ML 算法 [37] 的一部分发送的模型参数/更新。 在定向投毒攻击中，学习模型输出攻击者为特定测试示例指定的目标标签，例如，将垃圾邮件预测为非垃圾邮件，并预测攻击者期望的标签以测试具有特定特洛伊木马触发器的示例（后门/特洛伊木马攻击） .但是，其他测试示例的测试错误不受影响。 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 一般来说，有针对性的攻击比无针对性的攻击更难进行，因为攻击者有一个特定的目标要实现。 两种假名也不是凭空而来，说白了还是对作为音节的汉字的简化和规范化。 平假名从中国汉字的草书演化而来，只取其音而不取其义，并反过头来再为日语中的汉字注音。
- 同样目前还不清楚对抗性训练（对抗传统机器学习 [162]、[163]、[164] 中对抗性攻击的一种最先进的防御方法）是否可以适应 FL，因为对抗性训练主要是开发的对于 IID 数据，其在非 IID 设置中的性能仍不清楚。
- 例如，系统中的恶意参与者可以通过将所有 1 变为 7 来毒化他们的数据集。
- TPEG和HPEG合成减水剂，已成为国内市场上的主流品种，其聚合活性好，同时具有很好的减水率，工艺技术已经非常成熟。
- 如果是忘记ZIP压缩文件的打开密码，就不能用上面的方法了，因为都是必需要输入原本的密码才能清除，而压缩器里也没有忘记密码的选项。
- 有针对性的中毒攻击的一个常见例子是标签翻转攻击[124]，[37]。
1.具有高维参数向量的大型模型特别容易受到隐私和安全攻击[158]，大多数 FL 算法需要用全局模型覆盖局部模型参数。 这使得它们容易受到中毒攻击，因为对手可以在不被发现的情况下对高维模型进行微小但具有破坏性的更改。 几乎所有精心设计的拜占庭鲁棒聚合器 [22]、[23]、[58] 仍然遭受维数灾难。 具体来说，估计误差以平方根的方式随着模型的大小而增加。 因此，共享模型参数在 FL 中可能不是一个强有力的设计选择，它将模型的所有内部状态开放给推理攻击，并通过中毒攻击最大化模型的延展性，并且大量的超参数也可能对通信和准确性产生不利影响。 3.当最终 FL 模型部署为服务时，FL 在测试/推理阶段也容易受到隐私和鲁棒性攻击。
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对于对抗性示例的联合鲁棒性，[175]、[176] 提出将对抗性训练（AT）应用于 FL，即联合对抗性训练（FAT），以实现 FL 中的对抗性鲁棒性。 对投毒攻击的鲁棒性是 FL 的理想特性，为了解决中毒攻击，文献中提出了许多强大的聚合方案。 在集中式环境中对中毒攻击的已知防御措施，例如鲁棒损失 [144] 和异常检测 [123]，假设控制参与者或明确观察训练数据。
该模型将在干净的数据上正常运行，但只要出现触发器（例如，图像上的标记），就会不断预测目标类别。 同态加密被广泛使用，并且对于通过计算加密数据来保护学习过程特别有用。 但是，对加密数字进行算术运算会消耗内存和处理时间。
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SecureML 允许数据所有者在他们的联合数据上训练各种模型，而不会泄露结果之外的任何信息。 然而，这是以高计算和通信开销为代价的，这可能会妨碍参与者合作的兴趣。 博纳维茨等人 [5] 提出了一种基于 SMC 的安全、通信高效且故障鲁棒的协议，用于安全聚合各个梯度。
当前最先进的擦除方法是模式连接修复（MCR）[155]和神经注意力蒸馏（NAD）[54]。 然而强调隐私和鲁棒性会存在内在冲突：防御鲁棒性攻击通常需要完全控制训练过程或访问训练数据，这违反了 FL 的隐私要求。 尽管使用加密或基于 DP 的技术可以提供可证明的隐私保护，但它们对中毒攻击并不稳健，并且可能会产生具有不良隐私效用权衡的模型。 阿加瓦尔等人 [30] 将差分隐私与模型压缩技术相结合，以降低通信成本并同时获得隐私收益,在如何同时实现上述目标方面存在很大的空白。 2.出于隐私目的而具有安全聚合的 FL 更容易受到中毒攻击，因为无法检查单个更新。 同样目前还不清楚对抗性训练（对抗传统机器学习 [162]、[163]、[164] 中对抗性攻击的一种最先进的防御方法）是否可以适应 FL，因为对抗性训练主要是开发的对于 IID 数据，其在非 IID 设置中的性能仍不清楚。
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现阶段催化剂大多采用KOH、NaOH、NaH或Na等几种催化剂。 除固体NaH或Na作为催化可直接使用外，KOH、NaOH溶液一般现场配置。 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 综合多年生产实践，使用KOH时催化效率最高，能有效的缩短反应时间。 但无论使用何种催化剂，聚合反应随着催化剂用量的增大，反应时间都会缩短，但当催化剂用量达到总进料量的0.5%时，反应时间降低的幅度会越来越小。 该装置可与Press公司的工艺技术媲美，其反应速率甚至高于喷雾接触式反应器，同样可以得到高质量的产品。
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你的任何世俗身份都会发生变化，但你从自己的经验中抽象出来的知识、规律则是不会变化的。 但如果说你把知识建立在自我意识之上，也就是建立在你这个人的个人化的感受、历史、思想上，那么这个知识就永远地构成了你精神世界的一部分，并在其他时间其他地点也对你有效。 那么，人为什么不能自己为自己发行货币，也就是自己来定义“进步”呢？
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到了晚上，正當由弦覺得時候不早了，打算收拾東西回家時， 愛理沙卻一臉寂寞地拜託他：「你今天……可以住下來嗎？」於是由弦就這樣住了下來。 然而…… 始於假婚約，令人心癢難耐的甜蜜戀愛喜劇第三幕。 最近一项名为“梯度深度泄漏 (DLG)”的工作提出了一种优化算法来提取训练输入和标签 [29]。 它可以准确地恢复用于训练深度学习模型的原始图像和文本。 在后续工作 [32] 中，提出了一种称为改进的梯度深度泄漏 (iDLG) 的分析方法，用于基于共享梯度与标签和梯度符号之间的相关性探索来提取标签。 在回顾对 FL 的攻击之前，首先介绍威胁模型的摘要,FL中的威胁模型可以分为两种类型：（1）Insider vs.outsider; (2) 训练阶段与训练阶段推理阶段。
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此外，对抗性训练的计算成本很高，并且可能会损害性能 [165]，这对于 H2C 场景可能不可行。 有针对性的中毒攻击的一个常见例子是标签翻转攻击[124]，[37]。 一个类的诚实训练示例的标签被翻转到另一个类，而数据的特征保持不变。 例如，系统中的恶意参与者可以通过将所有 1 变为 7 来毒化他们的数据集。 一次成功的攻击会产生一个无法正确分类 1 并错误地将其预测为 7 的模型。 另一种现实的针对性中毒攻击是后门中毒攻击，其中攻击者可以修改原始训练数据集的单个特征或小区域，以将后门触发器植入模型中。
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例如，攻击者可能会共享恶意更新并欺骗 FL 模型以公开有关其他参与者本地数据的更多信息。 一种这样的攻击是梯度上升攻击[73]，攻击者在目标数据样本上运行梯度上升，并观察其增加的损失是否可以在下一轮通信中大幅减少，如果是，样本很可能在训练集,这种攻击可以同时应用于一批目标数据样本[73]。 ★「要不要跟我訂下假的『婚約』呢？」由假婚約開始的純真戀愛喜劇！ 高中生高瀨川由弦，對逼他去相親的祖父提出了「如果對方是金髮碧眼白皮膚的美少女來，我就考慮看看」這種高門檻要求。
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它确保服务器了解的有关单个用户的唯一信息是可以从聚合结果中推断出的信息。 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 他们的协议的安全性在诚实但好奇和恶意的设置下得到维护，即使服务器和一部分用户恶意行为——串通和任意偏离协议。 也就是说，没有任何一方能学到比大量诚实用户子集的输入总和更多的东西 [5]。
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你给自己的定一个具体的计划，这个计划只要定出你自己需要去“做”什么就足够了，不建议定一个三年买车，五年买房之类的目标。 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 你只需要规定出你自己每天要做的具体的事情，重点在于你的“行动”，而非一个空泛的目标。 同时我一周最少看三部以上的电影，一是学习故事情节的塑造，二来我也在自学编剧。 书籍是人类进步的阶梯嘛，除了一些比较小白的网络小说，基本上大部分的书籍只要你静下心去读就总会给你一定的感悟的。 并且随着你的意识水平不断在提高，你的理想人格也会不断接近成熟。
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正當他懷著複雜的心情之際，卻忽然被愛理沙塞了張電影票，趕出家門…… 令人不自覺嘴角上揚且心癢難耐的甜蜜戀愛喜劇，獻上第六幕。 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 甚至题主想要每天都进步一点点，你只需要用这一个方法就足够了。 因为我试过，并且现在偶尔还会用这个方法来改变自己。 第二，它是最普遍的，你的一切经验、经历的背后都有一个“自我”，用康德的话讲就是“一切表象都是我的表象”。
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FL 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 系统中的攻击者可以进行主动和被动成员推理攻击 [73]、[28]。 在被动情况下，攻击者观察更新的模型参数并在不修改学习过程的情况下进行推理。 在主动情况下，攻击者可以篡改 FL 模型训练协议，对其他参与者进行更强大的攻击。
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该程序还支持批处理，使您可以同时下载多个文件而不会降低速度。 这款免费轻量级的下载管理器，采用动态分段算法下载文件，它支持 HTTP，HTTPS 和 FTP 协议，HTTP 代理和 SOCKS 协议，HTTP 和代理认证，暂停/继续功能以及过期下载的自动续订。 反应温度高，聚合速度快，反之聚合速度慢，但反应温度过高，会导致副反应产物的增多。 在恒定催化剂用量的前提下，反应温度一般控制在120~125℃时为最佳。 当温度区间在90℃~120℃之间时，反应进行得很慢，极大的延长了反应时间，也间接提升了生产成本，并且由于大量原料未参与反应，温度升高时容易暴聚，发生危险。 当温度大于125℃时，反应速率显著加快，但副产物含量也明显增多，并且双键极易被破坏，影响产品性能。
在隐私漏洞方面，经过训练的全局模型在部署为服务时可能会从模型预测中泄露敏感信息，从而导致隐私泄露。 在这种情况下，攻击者无法直接访问模型参数，但可能能够查看输入-输出对。 先前的研究表明，仅在黑盒访问训练模型的情况下，会出现一系列隐私泄露，例如（1）模型窃取攻击，其中模型参数可以由只能访问基于推理/预测 API 的对手重建那些参数； 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 (2) 成员推理攻击，旨在确定是否使用特定记录来训练模型 。 之前关于中毒攻击的大多数研究都集中在拜占庭或后门攻击者身上。
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如果质疑成绩的真理性或者拒绝接受这种观念，个体就不得不面临被剥夺群体归属感的风险，这对于一个人来说无异于社会性死亡，因此出于恐惧，学生也不敢去质疑这件事，不得不接受成绩对“进步”解释权的垄断。 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 针对非目标攻击的防御对于拜占庭弹性聚合，如果算法的收敛性即使在大部分参与者是对抗性的情况下也是稳健的，则该算法是拜占庭容错的[22]。 拜占庭攻击是一种无针对性的投毒攻击，它向服务器上传任意恶意梯度，从而导致全局模型失效。 这一段大意是说：古代日本语言太下里巴人了，写出来有碍观瞻，但我这本书要是全用汉语来写，也不能把心中的意思表达完全。 所以有的段落我用汉语句法来写；有时则用日本口语来写，汉字只当表音符号，做音节用。
GAN 攻击假设给定班级的整个训练语料库来自单个参与者，这意味着只有当所有班级成员都相似时，GAN 构建的代表才与训练数据相似。 这类似于集中式 ML 设置中的模型反转攻击 [77]。 由于 GAN 攻击需要大量的计算资源来训练 GAN 模型，因此不太适合 H2C 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 场景。
然而，这些后门检测算法可以通过最大化启用后门的对抗性输入和干净输入的潜在不可区分性来绕过[154]。 虽然检测可以帮助识别潜在风险，但由于后门触发器的潜在影响在后门模型中仍然不清楚，因此仍需要对后门模型进行纯化。 擦除方法更进一步，旨在消除后门触发器对模型造成的不利影响。
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此外，需要为目标学习算法 [105]、[106] 中的每个操作仔细设计和实施基于加密的技术。 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 最后，所有基于密码学的协议都阻止任何人审核参与者对联合模型的更新，这为恶意参与者的攻击留下了空间。 例如，恶意参与者可以在不被发现的情况下将隐秘的后门功能引入全局模型 [36]. 令人不自覺嘴角上揚且心癢難耐的甜蜜戀愛喜劇，獻上第四幕！ 「我們結婚吧，愛理沙。我絕對會讓妳幸福的。」高瀨川由弦與雪城愛理沙的假婚約成真了。
然而他们的协议不仅会产生大量的通信和计算开销，还会导致效用损失。 [9] 对使用加法同态方案加密的垂直分区数据应用联合逻辑回归，以抵御诚实但好奇的对手,所有这些工作都会产生额外的通信和计算开销，这限制了它们在 H2C 场景中的应用. 现有的 FL 协议设计已被证明容易受到系统内外的攻击者的攻击，从而损害数据隐私和系统稳健性。
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要达到这些要求，尤其是最后一项，非汉语莫属（再说日本5世纪之前根本没有文字）。 从约公元5世纪一直到明治时代，汉字一直是日本的官方书写符号。 未参与反应的游离EO、原料带入的水汽及热分解产生的微量轻组份，依靠真空脱挥进入尾气碱洗塔洗涤处理，所以脱挥真空度会很大程度影响产品性能，现阶段一般采用蒸汽喷射加真空泵两级抽吸，以期达到尽可能大的真空度。 ③在含惰性气体的气相中仍有较高的反应速度，环氧乙烷与惰性气体之间没有分层的可能性，操作处于爆炸极限之外。 这些都是我从知乎知学堂的训练营学来的，非常实用，这也是我一直用知乎的主要原因，真的能学到很多有用的东西。
例如，攻击者可以推断是否使用特定的患者资料来训练与某种疾病相关的分类器, FL 为此类攻击开辟了新的可能性。 在 FL 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 一點都不想相親的我設下高門檻條件4 一點都不想相親的我設下高門檻條件42025 中，攻击者可以推断特定样本是否属于特定参与者（如果目标更新来自单个参与者）或任何参与者（如果目标更新是聚合）的私有训练数据。 例如，在 FL 模型训练期间，在文本数据上训练的深度自然语言处理模型的嵌入层的非零梯度可以揭示诚实参与者的训练批次中有哪些单词 [28]。
”（陈寅恪《四声三问》）汉僧的“守温三十六字母”，将汉语声母作划分，也是文献翻译对规范化的要求使然。 要注意吴音中很多汉字仍是表音的，因为这些汉字本来在汉语中也是表音的。 但是，用汉语作表音文字的最大弊病，是汉语中的同音字太多，423个音节对应近20000个汉字，音少字多。