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ROBY：一种抗拜占庭攻击且保护隐私的无服务器联邦学习框架

1. 主要作者与发表信息

本文由Xiangyun Tang（中央民族大学）、MinYang Li（中央民族大学）、Meng Shen（北京理工大学）、Jiawen Kang（广东工业大学）、Liehuang Zhu（北京理工大学）、Zhiquan Liu（暨南大学）、Guomin Yang（新加坡管理大学）、Dusit Niyato（南洋理工大学）和Robert H. Deng（新加坡管理大学）合作完成，发表于IEEE Transactions on Information Forensics and Security期刊2025年第20卷。研究得到了中国国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的支持。

2. 学术背景

研究领域：
本文属于联邦学习（Federated Learning, FL）与信息安全交叉领域，聚焦于解决联邦学习中的两大核心问题：拜占庭攻击（Byzantine attacks）和隐私泄露。

研究动机：
联邦学习允许多个数据所有者通过共享本地模型（而非原始数据）联合训练机器学习模型，从而缓解隐私问题。然而，本地计算的不可预测性使其容易受到拜占庭攻击（即恶意参与者提交异常本地模型，导致全局模型准确性下降）。现有抗拜占庭攻击的联邦学习方法依赖于半诚实服务器（semi-honest server）执行预定义的聚合规则（Byzantine-robust aggregation rules, ByRules），但若服务器被攻破，这些方法将失效。此外，现有的无服务器联邦学习方法（serverless FL）存在两大缺陷：
1. ByRules共识难以达成：缺乏中心服务器时，恶意参与者可能干扰决策过程；
2. 隐私保护负担重：现有方法依赖密码学或多方计算，计算和通信开销大。

研究目标：
提出ROBY框架，实现无服务器环境下抗拜占庭攻击的联邦学习，同时通过高效隐私保护策略降低开销。

3. 研究流程与方法

ROBY框架包含以下核心步骤：

步骤一：构建共享根数据集（Root Dataset）
- 研究对象：所有数据所有者协作构建一个与全局数据分布对齐的根数据集（Dr），每个参与者贡献r条非隐私数据。
- 方法：通过广播和聚合形成Dr，作为后续共识数据集的基础。

步骤二：动态共识数据集（Consensus Dataset）机制
- 方法：每轮迭代中，每个数据所有者从Dr中随机抽取索引（rk），生成局部共识数据集（Drk）。所有参与者的Drk聚合形成全局共识数据集（Dtr）。
- 创新点：动态更新防止攻击者通过长期观察规避ByRules。

步骤三：双层级隐私保护策略
1. 掩码模型（Mask Model）：
- 每个数据所有者从Drk中训练掩码模型（∇f′k），将其与本地模型（∇fk）相加，生成受保护的本地模型（∇̃fk）。
- 作用：掩盖本地模型的敏感信息，防止推理攻击（如属性推断、成员推断攻击）。
2. 动态批次大小（Dynamic Batch Size）：
- 每轮随机选择批次大小（如32、48、64、128），破坏数据重构攻击（如DLG、iDLG）的关键条件。

步骤四：ByRules的分布式执行
- 方法：基于共识数据集Dtr，所有良性数据所有者独立应用ByRules（如FLTrust、Krum、Trimmed Mean）过滤异常模型。
- 创新点：通过共识数据集实现分布式一致性，避免中心服务器依赖。

实验设计：
- 数据集：MNIST（手写数字分类）和LFW（人脸识别）。
- 模型：LeNet网络。
- 攻击场景：梯度上升（GA）、标签翻转（LF）、随机故障（RF）攻击，攻击比例30%~50%。
- 对比基线：传统服务器联邦学习（半诚实/恶意服务器）及无服务器方案（如CMFL、BASIL）。

4. 主要结果

1. 抗拜占庭攻击性能：

   • 在GA、LF、RF攻击下，ROBY全局模型准确率均保持在90%以上，显著优于传统方法（恶意服务器场景下准确率下降至随机水平）。
     
   • 关键数据：在50% LF攻击下，ROBY的准确率为91.2%，而传统方法（如Krum）仅为23.5%。
     

2. 隐私保护效果：

   • 属性推断攻击：ROBY的攻击成功率（ASR）比FedAvg降低30%~50%（如“性别”分类任务中，ASR从78%降至42%）。
     
   • 数据重构攻击：动态批次大小使DLG/iDLG攻击的均方误差（MSE）从10−8升至4.422，无法重构有效图像（见图4可视化对比）。
     

3. 效率优化：

   • 通信开销：单轮广播（每迭代仅1次），通信量较现有无服务器方案降低20%~40%。
     
   • 计算开销：掩码模型训练耗时稳定在45ms/迭代，总时间开销与服务器联邦学习相当。
     

5. 结论与价值

科学价值：
- 首次提出共识数据集机制，解决了无服务器联邦学习中ByRules共识难题。
- 双层级隐私保护策略在不牺牲模型精度的情况下，显著降低隐私泄露风险。

应用价值：
- 适用于医疗、金融等对隐私和安全性要求高的场景，为分布式学习提供可靠解决方案。

6. 研究亮点

1. 创新性方法：
   
   • 动态共识数据集和掩码模型结合，兼顾拜占庭鲁棒性与隐私保护。
     
   • 首次将ByRules扩展至完全去中心化环境。
     
2. 实验全面性：
   
   • 覆盖三类拜占庭攻击和两种隐私攻击，验证框架的普适性。
     
3. 高效性：
   
   • 通信与计算开销接近传统联邦学习，优于现有无服务器方案。
     

7. 其他价值

• 开源实现（DOI: 10.1109/TIFS.2025.3589066）可供社区复现与扩展。
  
• 提出的动态批次大小策略为防御数据重构攻击提供了新思路。
  

（注：以上内容严格基于原文，未添加额外信息。）