Die Herausforderungen und Schwachstellen von Federated Learning: Einblicke und Lösungen
Federated Learning ermöglicht kollaboratives Training von KI-Modellen unter Wahrung der Datenprivatsphäre, bleibt jedoch anfällig für Poisoning-Angriffe durch bösartige Clients. In diesem Gastbeitrag beleuchtet Dr. Fang kritische Schwachstellen in Federated-Learning-Frameworks und stellt innovative Abwehrmaßnahmen vor, wie z. B. den Ausschluss schädlicher lokaler Modelle, die die globale Leistung beeinträchtigen. Mit einem Fokus auf die Bewältigung von Herausforderungen wie Poisoning-Angriffen und Straggler-Problemen bietet Scalytics robuste, regulierungskonforme Lösungen, die Unternehmen die sichere und skalierbare Einführung von KI-Frameworks ermöglichen.
