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针对投毒攻击的鲁棒隐私保护联邦学习框架

期刊:Transactions on Network Science and Engineering

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创研究。以下是对该研究的学术报告:

主要作者及机构

该研究的主要作者包括Yingjie Xue、Jiachen Li、Rui Xue、Jingcheng Zhao和Kaiping Xue,他们均来自中国科学技术大学网络空间安全学院。该研究发表在期刊*Transactions on Network Science and Engineering*上,稿件编号为TNSE-2025-04-0834,属于网络科学方法学领域。

学术背景

联邦学习(Federated Learning, FL)是一种分布式机器学习框架,允许多个参与方在保持本地数据所有权的同时协作训练共享模型。然而,FL在隐私保护方面存在挑战,尤其是在分布式训练过程中,恶意参与者可能通过投毒攻击(Poisoning Attacks)操纵训练过程,从而降低模型的完整性或性能。现有的防御策略主要依赖统计方法来缓解此类攻击,但这些方法在面对多种攻击类型或恶意客户端占多数时缺乏鲁棒性。为了解决这些局限性,研究团队提出了RobustPPFL,这是一个隐私保护的联邦学习框架,旨在抵御多种投毒攻击类型,即使恶意参与者占多数时也能保持高鲁棒性。

研究流程

RobustPPFL框架的设计包括以下几个核心步骤:

  1. 模型初始化:在联邦学习设置中,中央服务器负责初始化全局模型,并将其分发给各个客户端。
  2. 本地训练:客户端在收到当前全局模型后,使用本地数据集进行多次本地训练,生成本地模型更新。
  3. 本地模型加密:客户端对本地模型进行分层加密,并将加密后的模型上传到服务器。
  4. 安全模型验证:服务器对客户端提交的加密模型进行验证,通过在加密的验证数据上进行推理来评估模型性能。服务器通过同态加密(Homomorphic Encryption, HE)保护客户端模型,并设计了一个安全推理协议。
  5. 分组验证机制:为了提高效率,服务器将客户端随机分组,并在组内进行加权聚合,以减少恶意客户端检测的干扰。
  6. 安全聚合:服务器根据验证结果对每个组的聚合模型进行加权,生成新的全局模型。
  7. 恶意客户端过滤:服务器根据累积恶意因子(Cumulative Maliciousness Factor)过滤掉恶意客户端,确保后续训练的安全性。

主要结果

研究团队通过在不同数据集和攻击场景下的广泛实验评估了RobustPPFL框架的性能。实验结果表明,RobustPPFL在隐私保护和投毒攻击防御方面表现出色,尤其是在恶意客户端占多数的情况下,仍能保持较高的模型准确性和鲁棒性。具体实验结果如下:

  1. 客户端数量对模型准确性的影响:随着客户端数量的增加,模型准确性有所下降,但下降幅度较小。例如,在客户端数量从100增加到1000时,模型准确性仅下降了0.82%(标签翻转攻击)、1.01%(后门攻击)和0.79%(任意攻击)。
  2. 分组数量对模型准确性的影响:分组验证机制有效减少了分组对模型验证的影响。即使分组数量较少(如5组),模型准确性仍保持在98%以上。
  3. 与其他框架的对比:与Krum、Geomed、Trimmed-Mean、FLTrust、ShieldFL和PEFL等现有框架相比,RobustPPFL在恶意客户端占多数的情况下表现出更高的鲁棒性和模型准确性。

结论

RobustPPFL框架通过引入安全模型验证协议和分组验证机制,成功解决了联邦学习中隐私保护与投毒攻击防御之间的冲突。该框架在保持隐私保护的同时,能够有效抵御多种投毒攻击类型,即使恶意客户端占多数时也能保持高鲁棒性。实验结果表明,RobustPPFL在多个数据集和攻击场景下均表现出色,为实际部署提供了可行的解决方案。

研究亮点

  1. 高鲁棒性:RobustPPFL框架能够在恶意客户端占多数的情况下仍保持高鲁棒性,突破了现有方法的局限性。
  2. 隐私保护:通过同态加密和安全推理协议,RobustPPFL确保了客户端模型更新的隐私性。
  3. 高效性:分组验证机制显著减少了服务器在模型验证过程中的计算开销,提高了框架的可扩展性。
  4. 广泛适用性:RobustPPFL在多个数据集和攻击场景下均表现出色,展示了其在实际应用中的广泛适用性。

其他有价值的内容

研究团队还详细分析了RobustPPFL框架的安全性,证明了在服务器不串通且恶意客户端不超过n-2的情况下,框架能够有效保护客户端隐私并抵御投毒攻击。此外,研究团队还提供了框架的详细实现流程和实验结果,为后续研究提供了重要的参考。

RobustPPFL框架在隐私保护、投毒攻击防御和可扩展性方面均表现出色,为联邦学习系统的实际部署提供了重要的技术支持和理论依据。

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