FedGraph 用图聚合防御联邦 LLM 微调后门

Xi Chen 等作者提交预印本论文，提出 FedGraph：把客户端建模为动态图节点并提取结构特征，利用恶意客户端更新一致、良性客户端更新分散的差异，在聚合阶段识别并抑制恶意贡献，以防御联邦大语言模型微调中的后门攻击。该论文称方法经实验验证。 论文标注已被 ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI 接收，但作者声明这是自存预印本，并非官方会议版本。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。