Nov, 2023
联邦学习中的漏洞调查：一种学习算法的视角
A Survey on Vulnerability of Federated Learning: A Learning Algorithm
Perspective
TL;DR该综述论文对恶意攻击的联邦学习进行了全面的研究，从攻击来源和目标的新视角进行分类，并深入剖析了其方法和影响。文章对以数据攻击模型、模型攻击数据、模型与模型攻击以及复合攻击为类型的威胁模型进行了讨论，并提出了各种防御策略及其效果、假设和潜在改进方向。作者研究表明，在联邦学习系统的不同阶段，可操纵的学习数据、学习梯度和学习模型的恶意攻击日益增多，其影响范围涵盖了破坏模型性能、重构本地私有数据和注入后门等。此文献综述全面了解当前联邦学习威胁形势，并强调了开发稳健、高效和保护隐私的防御措施对于确保联邦学习在实际应用中的安全与可信采纳的重要性。