一种基于联邦学习参与方的投毒攻击防御方法
Defense method on poisoning attack based on clients in federated learning
1. 国能大渡河大数据服务有限公司 数据安全组, 成都 610041
2. 电子科技大学 计算机科学与工程学院(网络空间安全学院), 成都 611731
摘要
联邦学习分布式的训练结构易受到投毒攻击的威胁，现有方法主要针对中央服务器设计安全聚合算法以防御投毒攻击，但要求中央服务器可信且中毒参与方数量需低于正常参与方。为了解决上述问题，提出了一种基于联邦学习参与方的投毒攻击防御方法，将防御策略的执行转移到联邦学习的参与方。首先，每个参与方独立构造差异损失函数，通过计算全局模型与本地模型的输出并进行误差分析，得到差异损失权重与差异损失量；其次，依据本地训练的损失函数与差异损失函数进行自适应训练；最终，依据本地模型与全局模型的性能分析进行模型选取，防止中毒严重的全局模型干扰正常参与方。在MNIST与FashionMNIST等数据集上的实验表明，基于该算法的联邦学习训练准确率优于DnC等投毒攻击防御方法，在中毒参与方比例超过一半时，正常参与方仍能够实现对投毒攻击的防御。
基金项目
四川省重点研发计划资助项目(2021YFG0113,2023YFG0118)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0340
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1171-1176
文章编号: 1001-3695(2024)04-031-1171-06
发布历史
[2023-11-01] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
刘金全, 张铮, 陈自东, 等. 一种基于联邦学习参与方的投毒攻击防御方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1171-1176. (Liu Jinquan, Zhang Zheng, Chen Zidong, et al. Defense method on poisoning attack based on clients in federated learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1171-1176. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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