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J-GLOBAL ID：202502220681345008   整理番号：25A1188857

各レイヤーの重みパラメータの統計的解析と悪意あるノードの分類に基づくFedLLM防御手法

FedLLM Defense Method Based on Statistical Analysis of Weight Parameters of Each Layer and Classification of Malicious Nodes

著者 (3件)： 赤井怜音 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  栗林稔 (東北大 データ駆動科学・AI教育研究セ) ,  舩曵信生 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 124  号： 414(EMM2024 117-136)  ページ： 66-71 (WEB ONLY)  発行年： 2025年02月26日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *異常検出 ,  言語モデル ,  *データ解析 ,  学習 ,  クライアントサーバシステム ,  統計解析 ,  特徴抽出 ,  二値分類
準シソーラス用語： 連合学習

分類 (1件)： 情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (7件)： レイヤー ,  パラメータ ,  統計的解析 ,  ノード ,  分類 ,  防御 ,  手法