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Safe-FedLLM：联邦学习大语言模型安全防御框架开源实现（ACL 2026）
dmqx/Safe-FedLLM
来源与原文
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发布时间：（北京时间）
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https://github.com/dmqx/Safe-FedLLM
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AI 导读
Safe-FedLLM 是被 ACL 2026 接收论文的官方实现，一个基于 probe 的联邦学习大模型安全防御框架，仅通过 LoRA 参数变化识别并抑制恶意更新，无需访问客户端原始数据。仓库提供 LoRA-Probe 离线训练与基于 OpenFedLLM、FedLLM-Attack 改造的联邦训练脚本，支持 none、step-level、client-level、shadow-level、evidence-level 四类防御模块（共五种配置）。
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