频谱哨兵：基于区块链上随机矩阵理论的可扩展拜占庭鲁棒分布式联邦学习

这篇研究论文提出了一种保护去中心化联邦学习的新方法，这对于保护隐私的AI至关重要。使用草图随机矩阵理论是一种复杂的方法，有可能实现强大且可扩展的解决方案，特别解决了拜占庭容错问题。

• •解决了联邦学习中的拜占庭容错问题。
• •采用草图随机矩阵理论以实现鲁棒性和可扩展性。
• •利用区块链技术进行去中心化联邦学习。