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本发明提出了一种基于集成学习的联邦学习后门攻击防御办法和系统。所述基于集成学习的联邦学习后门攻击防御办法包括：根据所述联邦学习模型的分类器数量获取子数据集，并对分类器进行训练，获得完成训练的分类器；利用多种不同的聚合函数对联邦学习模型进行聚...
该专利属于慧之安信息技术股份有限公司所有，仅供学习研究参考，未经过慧之安信息技术股份有限公司授权不得商用。

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