KDDJul, 2022
FLDetector: 通过检测恶意客户端来防御模型投毒攻击的联合学习防护方案
FLDetector: Defending Federated Learning Against Model Poisoning Attacks via Detecting Malicious Clients
Zaixi Zhang, Xiaoyu Cao, Jinyuan Jia, Neil Zhenqiang Gong
TL;DRFLDetector 是一种检测在联邦学习中恶意客户端的工具，它基于 Cauchy 均值定理和 L-BFGS 对客户端的历史模型更新进行预测，以检测其是否存在不一致性，该方法能够在多种最新的模型投毒攻击中准确检测到恶意客户端，并通过去除这些恶意客户端来提高模型的准确性。