自动寻优防御组合
首个自动设计聚类策略组合的联邦学习后门防御方法，通过多目标优化同时最大化真阳率和真阴率。
曾国强 · Jun-Min, Shao · Lu, Kangdi · 耿光刚 · 翁健
IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2025
将聚类策略组合设计建模为混合变量多目标优化问题，自动搜索组合方案与置信度，无需人工试错。
以最大化 TPR 和 TNR 为两个优化目标，避免只侧重单一指标导致检测漏报或误报。
在三个广泛使用的工控数据集上，分类准确率、TPR 和 TNR 均超过单聚类策略及五种现有防御方法。