深度欺骗攻击：deepoo 求解正常样本被误分类需移动的最短距离。云端下载在本地训练。加密训练上传到云端，聚合更新，迭代。大会上的要求：技术向善，权责共担，健康有序，多元包容。训练辅助网络：利用原始样本和对抗样本差异训练。外部知识引入：通过被误分类的距离评估贡献度。前提假设：彼此信任（无恶意猜测+攻击）（鲁棒性：模型出现误分类的最小扰动）快速梯度攻击：让损失变大，增加梯度。评估方法：去掉某一环，看

简单介绍联邦学习提升通信效率的