FedGraph：图聚合防御联邦LLM微调后门攻击

Xi Chen 等作者提出 FedGraph，一个基于图的聚合框架，用于防御联邦大语言模型（LLM）微调中的后门攻击。其思路是把客户端建模为动态图中的节点并提取结构特征，据此区分更新高度一致的恶意客户端与更新分散的良性客户端。 该框架针对的是联邦 LLM 微调场景：攻击者通过恶意客户端在共享模型中植入后门，而 FedGraph 试图在聚合阶段识别并削弱这类客户端的影响。上述效果来自作者在论文中的表述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。