model poisoning attack | BriefGPT

关键词model poisoning attack

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ACE: 联邦学习中贡献评估方法的模型毒化攻击
该论文研究了在协作训练机器学习模型时，如何评估参与者贡献度的方法，并提出了一种名为 ACE 的模型污染攻击方法以及对其进行的对抗研究，结果表明现有的六种防御策略都无法有效阻止 ACE 攻击。
PDFa month ago
针对联邦学习的数据不可知模型污染：一种图自编码器方法
该研究提出了一种基于对抗图自编码器的新颖的数据无关型模型污染攻击方法，攻击者通过监听无害的本地模型和全局模型来提取其中的图结构关联，并用对抗性图结构和训练数据特征生成恶意本地模型，导致联邦学习的准确性逐渐下降，现有的防御机制无法检测这种攻击
PDF7 months ago
能否相信联邦学习中的相似度测量？
在联邦学习中，本文探讨了使用相似性度量（如 L_2 范数、欧氏距离和余弦相似度）保护联邦学习的一种未知安全威胁，揭示了相似性度量在高维本地模型中评估为相同但参数值显著不同的弱点，设计了一种新型的非定向模型中毒攻击 Faker，它通过同时最大
PDF9 months ago
FedRecAttack：对联邦推荐模型的模型毒化攻击
该论文介绍了一种针对联邦推荐系统的模型毒化攻击，利用公共交互信息近似用户特征向量，并通过精心设计的方式控制恶意用户上传毒化梯度，提高目标项的曝光率。实验结果表明，FedRecAttack 在 3% 的恶意用户和 1% 的公共交互情况下仍然非
PDF2 years ago