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本发明公开了一种抗后门攻击的联邦学习方法，首先通过基于聚类的投票选出置信度较高的少数几个良性模型更新，接下来将被选中的模型更新视为模型更新的良性模式，基于变分自编码器的异常检测方法，在剩余的候选模型更新中渐进式地选出更多的良性模型更新，使得...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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