どのようにしてFLGuardは異なる種類の脅威モデルに対して堅牢性を示すことができますか？
FLGuardは、異なる種類の脅威モデルに対して堅牢性を示すためにいくつかの特徴を活用しています。まず第一に、FLGuardはContrastive Learningという手法を使用しており、これは自己教師付き学習方法であり、表現の違いを学習することでデータセットをラベリングします。この手法によって似た表現同士を近づけ、異なる表現同士を離れさせることが可能です。さらに、FLGuardではクラスタリングアルゴリズムも利用されており、悪意あるクライアントから送信されたローカル更新情報だけでなく良質なクライアントから送信された情報も収集し分析します。
また、FLGuardは定期的に新しいコントラストモデルをトレーニングする間隔（k）ごとに更新することで最新の情報でフィルタリング処理や分析が行われます。これにより過去の攻撃パターンや不正行為から学習した結果だけではなく常時最新かつ効果的な防御策が実装されています。