来源:Frontiers of Computer Science 发布时间:2024/4/19 16:44:52
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FCS  文章精要:广州大学刘文斌教授团队——FedDAA:一种鲁棒联邦学习框架用于保护隐私和防御对抗攻击

论文标题:FedDAA: a robust federated learning framework to protect privacy and defend against adversarial attack

期刊:Frontiers of Computer Science

作者:Shiwei LU , Ruihu LI , Wenbin LIU

发表时间:15 Apr 2024

DOI:10.1007/s11704-023-2283-x

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针对联邦学习中对抗攻击防御与隐私保护方法不兼容的问题,广州大学刘文斌教授团队撰写了研究论文:一种鲁棒联邦学习框架FedDAA用于保护隐私和防御对抗攻击。

文章信息

标 题:

FedDAA: a robust federated learning framework to protect privacy and defend against adversarial attack

引用格式:

Shiwei LU, Ruihu LI, Wenbin LIU. FedDAA: a robust federated learning framework to protect privacy and defend against adversarial attack. Front. Comput. Sci., 2024, 18(2): 182307

阅读原文:

文章概述

文章旨在提升对抗攻击防御与隐私保护之间的兼容性,基于模型分解方法设计了新的联邦学习框架,能同时兼容对抗攻击防御与隐私保护,增强了联邦学习的系统安全性。

图1 一种基于模型分解、聚合与组装的联邦学习框架FedDAA

技术步骤

提出一种新的隐私量化指标,通过模型的分解、聚合与组装技术,确保服务器可获得的梯度信息不超过阈值,使FedDAA即能保护用户隐私,又能保证模型的收敛效果。另外,FedDAA框架中局部梯度无需加密或加噪声,使得对抗攻击防御方法也适用于FedDAA。

图2 不同模型分解参数下DLG攻击重建的图像(决定了服务器可获得梯度的比例)

图3 不同下原始图像与攻击重建图像之间的SSIM值

实验结果

大量实验结果表明,本文提出的FedDAA能与通用联邦学习达到相同的模型收敛效果,且能在保护隐私的同时,兼容对抗攻击防御。

图4 FedDAA和传统联邦学习框架下模型训练效果:(a)MNIST数据集 (b)CIFAR10数据集

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Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science (FCS)是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊,双月刊,全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授,共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库(CSCD)核心库等收录,为 CCF 推荐期刊;两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”;入选“第4届中国国际化精品科技期刊”;入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

《前沿》系列英文学术期刊

由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》(Frontiers)系列英文学术期刊,于2006年正式创刊,以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题,是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群,其中12种被SCI收录,其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录,具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式,保证文章以最快速度发表。

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