这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的学术报告：
主要作者及机构
该研究由Minghong Fang（路易斯维尔大学）、Seyedsina Nabavirazavi（佛罗里达国际大学）、Zhuqing Liu（北德克萨斯大学）、Wei Sun（威奇托州立大学）、Sundararaja Sitharama Iyengar（佛罗里达国际大学）和Haibo Yang（罗切斯特理工学院）共同完成。该研究计划于2025年2月24日至28日在Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium上发表。
学术背景
联邦学习（Federated Learning, FL）是一种允许多个客户端在不共享私有数据的情况下，通过服务器协作训练全局机器学习模型的技术。然而，FL的去中心化特性使其容易受到投毒攻击（Poisoning Attacks），即恶意客户端通过发送篡改的本地模型更新来操纵全局模型。尽管已有多种针对拜占庭故障（Byzantine Failures）设计的鲁棒聚合规则被提出，但这些方法仍可能受到复杂攻击的威胁，或依赖于不现实的服务器假设。因此，本研究提出了一个名为FoundationFL的新型防御机制，旨在通过增强现有鲁棒聚合规则的鲁棒性来保护FL系统，而不是设计新的聚合规则。
研究流程
1. 问题定义与目标
本研究的主要目标是证明无需设计新的拜占庭鲁棒聚合规则，而是可以通过增强现有规则（如Trimmed-Mean和Median）的鲁棒性来有效防御投毒攻击。为此，研究者提出了FoundationFL框架，该框架的核心思想是服务器在接收到客户端的本地模型更新后生成合成更新，并使用现有的鲁棒聚合规则将这些合成更新与客户端更新结合。
FoundationFL框架设计
理论分析
研究者在拜占庭攻击的假设下，证明了FoundationFL框架的收敛性能。具体来说，他们证明了即使受到投毒攻击，FoundationFL学习的全局模型也能以高概率收敛到无攻击情况下的最优全局模型。
实验验证
研究者在多个真实数据集（如MNIST、Fashion-MNIST、HAR、Purchase、CelebA和CIFAR-10）上进行了全面的实验，验证了FoundationFL的有效性。实验涵盖了12种不同的投毒攻击，并与10种FL聚合规则进行了对比。结果表明，FoundationFL在性能上显著优于现有的拜占庭鲁棒FL方法。
主要结果
1. 合成更新的有效性
实验结果表明，FoundationFL通过生成合成更新，显著降低了更新的方差，从而有效减少了异常值和投毒攻击的影响。例如，在MNIST数据集上，Trim攻击下Median方法的更新方差为3.39，而FoundationFL + Median方法的更新方差仅为0.41。
鲁棒性验证
FoundationFL在面对多种投毒攻击时表现出色。例如，在MNIST数据集上，FoundationFL + Trim-Mean方法在无攻击和多种攻击情况下的测试错误率均保持在0.05左右，而传统的Trim-Mean方法在Trim攻击下的测试错误率则上升到0.27。
复杂攻击的防御能力
FoundationFL不仅能够防御常见的投毒攻击，还能有效应对复杂的自适应攻击。例如，在面对MPAF攻击和自适应攻击时，FoundationFL的测试错误率和攻击成功率均显著低于其他方法。
结论
本研究提出的FoundationFL框架通过增强现有拜占庭鲁棒聚合规则的鲁棒性，有效防御了FL系统中的投毒攻击。其核心创新在于生成合成更新并结合现有鲁棒聚合规则，从而在不增加系统复杂性的前提下提高了系统的安全性。研究结果表明，FoundationFL在多种攻击场景下均表现出色，显著优于现有的防御方法。
研究亮点
1. 创新性：FoundationFL通过生成合成更新并结合现有鲁棒聚合规则，提出了一种新颖的防御机制，避免了设计复杂的新聚合规则。 2. 广泛适用性：FoundationFL在多个真实数据集和多种攻击场景下均表现出色，展示了其广泛的适用性。 3. 理论支持：研究者通过理论分析证明了FoundationFL在拜占庭攻击下的收敛性能，为其有效性提供了坚实的理论基础。
其他有价值的内容
研究还探讨了FoundationFL在不同参数设置下的表现，如恶意客户端比例、非独立同分布（Non-IID）数据的异构性以及合成更新的比例。结果表明，FoundationFL在这些情况下均表现出较强的鲁棒性。此外，研究还验证了FoundationFL在计算成本上的可接受性，表明其在实际应用中的可行性。
本研究为FL系统的安全性提供了一种高效且实用的解决方案，具有重要的科学价值和应用前景。