Метод защиты глобальных моде- лей в системах федеративного обучения на основе модели доверия

Рассмотрена проблема обеспечения защищенности глобальной вычислительной модели в системах федеративного обучения. Предложен метод, базирующийся на проверке данных с помощью доверенной группы узлов и гарантирующий, что в процессе агрегации глобальной модели будут учитываться только корректные обновления. Экспериментально продемонстрировано, что разработанный метод обеспечивает высокую точность идентификации и изоляции нарушителей, реализующих угрозы подмены меток и наложения шума