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
刘金全1
张铮1
陈自东2
曹晟2
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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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