Jan, 2022

针对联邦学习的威胁调查：攻击和防御的概念、分类法、实验研究和挑战

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TL;DR本文对联邦学习的隐私保护问题进行了广泛的研究和探讨，提出了对应的防御方法并对防御方法的选择提出了指导建议，研究得出了关于攻击和防御行为的进一步结论以及面临的挑战和经验教训。
发现论文，激发创造
  • 联邦学习攻击和防御：综述

    本文系统总结了目前联邦学习系统中存在的各种攻击和针对性防御，包括学习和预测阶段中对不同角色的攻击，并分析了各种隐私和安全层面的防御机制，旨在为建立更加安全、稳定的联邦学习系统提供参考。

    Nov, 2022

  • 联邦学习与迁移学习：对敌手和防御机制的综述

    本文在安全的角度对联邦学习和迁移学习进行了全面的调查，旨在发现可能会危害使用联邦和迁移学习系统的隐私和性能的潜在漏洞和防御机制。

    Jul, 2022

  • 联邦学习：在数据智能和隐私之间取得平衡

    本文提供了一种系统的概述和分类，涵盖了联邦学习的现有安全挑战以及针对数据污染，推断攻击和模型毒化攻击的防御技术。此外，还探讨了处理非独立同分布数据、高维度问题和异构架构的联邦学习的当前训练挑战，并提出了解决相关挑战的几种解决方案。最后，我们讨论了联邦学习训练中剩余的挑战，并提出了针对开放问题的研究方向建议。

    Apr, 2022

  • 分散联邦学习：安全与隐私的综述

    去中心化联邦学习中的威胁变体、对手、潜在的防御机制、可信度和可验证性的研究。

    Jan, 2024

  • 联邦学习中的隐私威胁与对策调查

    本文描述了水平联邦学习、垂直联邦学习和传输联邦学习等典型类型的联邦学习的隐私威胁和对策。

    Feb, 2024

  • 联邦学习的威胁：综述

    本文提供了一种简洁的介绍联邦学习的概念，并使用一个唯一的分类法来涵盖针对联邦学习的威胁模型和两个主要的攻击方法：1) 污染攻击和 2) 推理攻击，探讨了向更强大的隐私保护方向发展的有前途的未来研究方向.

    Mar, 2020

  • 联邦学习中的隐私与鲁棒性：攻击与防御

    在这篇综述性论文中，作者重点介绍基于联邦学习的系统在应对恶意攻击、保障隐私方面所面临的问题，特别关注如何提高系统鲁棒性和隐私保护措施。

    Dec, 2020

  • 联邦学习的安全与隐私问题

    分布式学习中的联邦学习存在安全和隐私挑战，本研究针对各类机器学习模型，包括大型语言模型，提出了安全和隐私挑战的综合分类，重点关注聚合器和参与者的攻击，包括投毒攻击、后门攻击、成员推断攻击、生成对抗网络攻击和差分隐私攻击，同时提出了未来研究的新方向，旨在强化联邦学习系统以应对新兴安全风险并保护分布式学习环境中的敏感数据隐私。

    Jul, 2023

  • 探索联邦学习中的对抗性攻击与医学成像

    评估联邦学习网络在医学图像分析中对对抗性攻击的脆弱性，结果显示领域特定配置可以显著增加攻击者的成功率，强调了对有效的防御机制的迫切需求，并建议对联邦医学图像分析系统的当前安全协议进行重要重新评估。

    Oct, 2023

  • 透过对抗性的视角分析联邦学习

    本篇论文探讨了在联邦学习中的模型污染攻击，通过提出一种交替极小化策略和使用参数估计方法使恶意代理更容易成功攻击，同时提出利用可解释性技术生成模型决策的视觉解释，为联邦学习中的漏洞和防御策略提供了借鉴。

    Nov, 2018