温度予測のための連合学習に対する敵対的攻撃の評価

この記事は、温度予測に使用される連合学習モデルが、敵対的攻撃に対してどの程度脆弱であるかを調査している可能性が高いです。これらの攻撃が、予測モデルの精度と信頼性をどのように損なう可能性があるかを分析するでしょう。研究には、さまざまな攻撃戦略の設計とテスト、およびモデルのパフォーマンスへの影響の評価が含まれる可能性が高いです。

• •特定のアプリケーション（温度予測）における連合学習のセキュリティに焦点を当てています。
• •敵対的攻撃がモデルの精度に与える影響を検証します。
• •さまざまな攻撃戦略とその有効性を探求する可能性があります。