联邦学习中如何构建“奖惩分明”的数据贡献与安全防御机制：从激励到反投毒的全景解析

联邦学习（Federated Learning, FL）无疑是分布式AI领域的一颗璀璨明星，它让模型在不泄露原始数据的前提下进行协作训练，听起来很美好，对吧？但别忘了，任何协作体系，尤其是在数据这个“燃料”至关重要的领域，都会面临一个核心痛点：**如何确保所有参与者都能自愿、持续地贡献高质量数据，同时还能有效抵御那些“心怀不轨”的恶意数据投毒行为？**这可不是个小问题，它直接关系到FL模型的性能和鲁棒性。