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avidly 音标拼音: ['ævədli]

ad. 贪心地;渴望地;热心地

贪心地;渴望地;热心地

WordNet (r) 3.0 (2006) (WordNet)

avidly
adv 1: in an avid manner; "whatever the flavor or color of your
local paper, do remember that these are read avidly for
local information"

Moby Thesaurus II by Grady Ward, 1.0 (moby-thesaurus)

30 Moby Thesaurus words for "avidly":
animatedly, anxiously, avariciously, breathlessly, covetously,
devouringly, eagerly, enthusiastically, graspingly, greedily,
hoggishly, impatiently, keenly, piggishly, promptly, quickly,
rapaciously, raveningly, ravenously, readily, swinishly,
vivaciously, voraciously, with alacrity, with gusto,
with open arms, with relish, with zest, wolfishly, zestfully

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英文字典中文字典相关资料:

数据投毒的8种攻击方法与防御措施 - 知乎
通过精心构造的数据，甚至直接操纵梯度，攻击者可以在极低投毒比例下，实现对模型行为的定向操控。这类攻击在联邦学习、分布式训练等场景中尤为突出，因为训练过程本身就依赖来自多个参与方的更新结果。
联邦学习防投毒攻击与梯度泄露，华南理工深北莫研究 . . .
梯度泄露敏感信息，怎么办？尽管联邦学习不直接传输数据，以「数据可用不可见」的方式对参与方实现了一定程度的隐私保护，但参与方上传的模型梯度仍可能泄露敏感信息。攻击者可通过梯度反演攻击，从梯度中重构出原始图像甚至文本数据。
攻克「恶意投毒」攻击！华南理工联合霍普金斯和UCSD，连 . . .
但也由于其对隐私的考虑，导致其容易受到数据投毒的攻击，尤其是隐蔽性更强的后门攻击（Backdoor attack）。为了提高FL的鲁棒性，人们提出了多种防御方法，例如基于评分的方法，这种方法利用特定的指标来区分恶意梯度和良性梯度。
AI Security2-投毒攻击 (Poisoning Attacks) - CSDN博客
本文介绍了数据投毒攻击，通过无人驾驶汽车、问答式机器人、阿里爬虫等例子说明其表现。指出根本原因是传统机器学习未考虑数据被故意搅乱分布。还详细阐述了模型偏斜、反馈武器化、后门攻击三种分类及对应解决方案，以保障AI系统安全。
联邦学习中的投毒攻击 - Xmasker^_^ - 博客园
在联邦学习中，对手经常进行拜占庭式攻击，比如这样的威胁模型：恶意客户端可以向服务器发送任意梯度更新，而良性客户端发送正常的梯度更新。联邦学习中的投毒攻击可以分为数据投毒攻击和模型投毒攻击。
面向物联网的联邦学习防御投毒攻击方法
联邦学习允许物联网设备在本地训练模型并上传梯度，保护数据隐私，但增加了遭受投毒攻击的风险。现有防御策略在处理加密梯度时计算开销大，且引入差分隐私会降低模型准确性。本文提出了一种新方法DPI，通过可去除的随机掩码、掩码矩阵分解技术和鲁棒聚类范式，在保护隐私的同时有效识别中毒数据，提高系统安全性和鲁棒性。 DPI方法在多种设置下优于现有防御方法，展示了其有效性。
ProGRank：探针-梯度重排序，以抵御稠密检索器RAG的 . . .
ProGRank引入了一种针对语料库投毒的检索增强生成（RAG）系统防御机制，该机制利用基于随机扰动产生的不稳定性信号进行探针梯度重排序。该方法持续降低了在Top-K检索结果中被投毒段落的暴露，并显著降低了端到端生成中的攻击成功率，展示了效率与鲁棒性之间良好的权衡。
基于数据投毒攻击的联邦学习安全防御策略
跨域数据共享使用面临安全和隐私保护威胁，联邦学习提供了很好的解决思路，但其分布式架构容易受到数据投毒攻击，降低模型准确率。针对这一问题，提出一种针对标签翻转攻击的数据投毒防御策略。首先，提取神经元离群梯度进行聚类分析；然后，比较簇密度大小检测恶意节点；最后，动态赋予疑似恶意节点较小权重完成联邦聚合。在不同数据集上的测试结果表明，本策略能够有效抵御标签翻转攻击，相较于目前主流算法具有更高的准确率和鲁棒性，在高密度投毒比例下仍表现出色，从而为跨域数据安全互联提供了一种新的思路。
基于联邦学习的隐私保护和抗投毒攻击方法研究
本文提出基于联邦学习的隐私保护和抗投毒攻击方法研究中，采用基于明文的梯度历史信息对客户端类型进行识别，再对筛选出的正常客户端进行隐私保护和安全聚合操作，从而在保障数据机密性的同时提升检测的有效性。
基于梯度预测的自适应联邦学习模型投毒攻击方法
本发明涉及通信，具体涉及一种基于梯度预测的自适应联邦学习模型投毒攻击方法。背景技术： 1、联邦学习是一种新兴的分布式机器学习范式，它有助于众多客户端协作优化全局模型，而无需共享本地敏感数据。由于其隐私保护特性，联邦学习在学术界和工业界都广受欢迎，尤其是在医学影像分析、人脸识别、个性化推荐系统等领域。然而，其分布式聚合中的本地数据不可见性与模型梯度难验证性导致联邦学习极易遭受模型投毒攻击。恶意客户端精心制作与良性梯度分布相似的恶意梯度并上传，通过恶意梯度上添加的扰动来干扰全局模型的聚合，使模型朝错误方向更新，从而使模型的性能降低，最终进行错误的决策。

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