Nov, 2020

BaFFLe:基于反馈的联邦学习进行的后门检测

TL;DR本文提出了一种基于反馈的联邦学习防御方法(BAFFLE)来解决联邦学习中受污染模型的后门攻击问题,并将多个客户机器的数据集合并以检测可能存在的污染,结果表明该方案可以在对CIFAR-10和FEMNIST数据集进行实证评估时检测到最先进的后门攻击,检测准确率达到100%,误报率低于5%。