Jul, 2024
BoBa: 通过数据分布推断在联邦学习中提升后门检测
BoBa: Boosting Backdoor Detection through Data Distribution Inference in
Federated Learning
TL;DR提出一种新颖的分布感知异常检测机制BoBa,通过对客户数据分布进行聚类,并采用基于投票的检测方法,从而有效解决非独立和同分布数据下后门攻击检测的挑战。通过广泛的评估,证明了BoBa能够在各种攻击策略和实验设置下将攻击成功率降低到小于0.001,并保持高的主要任务准确性。