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Trust-Driven and Interaction-Driven Resilient Distributed Secure Learning Algorithm and Its Application
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PRE
AI
DOI：10.1109/tcns.2026.3691761.png)
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摘要
En 中文
本文研究了非安全、非可信环境下多智能体系统分布式非凸安全学习问题，其中仅可获得本地数据集。为在信息交换过程中提升系统安全性与隐私性，我们提出了一种基于信任驱动和交互驱动的鲁棒自适应学习算法。理论分析表明，所提算法能有效保护智能体隐私，同时减轻各类及任意数量的非合作智能体的影响，且不产生额外的通信或计算开销。最后，在图像识别任务上的实验验证了算法的性能，表明其在安全性和隐私性方面优于现有方法。
Keyword:
Adaptive learning
distributed learning
privacy preservation
resilient algorithm
trust mechanism
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