基于孤立森林的联邦学习中毒攻击的防御方法.pdf

基于隐私推理的联邦学习数据中毒攻击及其防御.pdf 基于隐私推理的联邦学习数据中毒攻击及其防御摘要随着人工智能的快速发展，越来越多的人开始关注和使用人工智能技术。人工智能已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域，并取得了很好的成果。同时，人工智能技术也带来了很多新的挑战和问题，比如数据隐私保护、模型安全等等。联邦学习作为一种新兴的机器学习框架，正是为了解决这些问题而诞生的。它通过在不同设备上协同训练模型，保护用户隐私，解决了数据孤岛问题，将各个参与方更好的联系起来，具有广泛的应用前景。 联邦学习作为一种分布式机器学习技术，旨在多个客户端之间训练模型。在这个过程中聚合服务器只接收客户端的局部模型，而不要求客户端上传

2025-05-13 约9.97万字 68页立即下载

基于DAGMM的联邦学习后门攻击防御方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113411329 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110675081.5 G06N 20/20 (2019.01) (22)申请日 2021.06

2023-06-19 约1.34万字 11页立即下载

基于GAN的联邦学习中隐私推理攻击及其防御研究.docx 基于GAN的联邦学习中隐私推理攻击及其防御研究一、引言近年来，深度学习和分布式机器学习算法的应用日渐广泛，尤其是基于生成对抗网络（GAN）的联邦学习算法，以其强大的数据学习能力在众多领域中大放异彩。然而，随着这些技术的普及，数据隐私保护问题逐渐凸显。特别是当攻击者利用GAN的特性进行隐私推理攻击时，对用户隐私的威胁尤为严重。本文旨在研究基于GAN的联邦学习中隐私推理攻击的原理及影响，并探讨其防御策略。二、GAN的联邦学习及其应用 GAN是一种无监督的深度学习模型，通过生成器和判别器之间的对抗性训练，生成逼真的数据样本。在联邦学习中，GAN能够有效地在分布式设备上学习和共享数据模型，同时保

2025-02-19 约4.61千字 9页立即下载

一种可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112966741 B (45)授权公告日 2022.08.02 (21)申请号 202110245686.0 (56)对比文件

2023-06-07 约2.36万字 13页立即下载

基于对比学习的联邦学习后门防御方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117422130A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311425216.8 (22)申请日2023.10.30 (71)申请人扬州大学

2024-01-18 约1.89万字 12页立即下载

隐私保护联邦学习下投毒攻击的防御技术研究.docx 隐私保护联邦学习下投毒攻击的防御技术研究一、引言随着大数据时代的来临，数据安全与隐私保护成为了重要的研究课题。联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，其核心思想是在不共享原始数据的情况下，通过多方协作学习模型来提高学习效果。然而，随着其应用的普及，投毒攻击（也称为数据污染攻击）成为了威胁联邦学习安全的重要问题。本文将针对隐私保护联邦学习下的投毒攻击及其防御技术进行研究，旨在为提高联邦学习的安全性和可靠性提供理论支持。二、投毒攻击概述投毒攻击是一种针对机器学习模型的恶意攻击手段，攻击者通过在训练数据中注入恶意数据，使得模型在测试阶段产生错误预测。在联邦学习中，由于参与方不共享原始数据，投毒攻

2025-04-19 约5.18千字 10页立即下载

面向联邦学习的推理攻击防御机制研究.docx 面向联邦学习的推理攻击防御机制研究一、引言随着深度学习和大数据的飞速发展，联邦学习作为一种分布式机器学习框架，近年来受到了广泛关注。其核心思想是在不共享原始数据的情况下，通过模型参数的共享与更新，实现不同设备或节点间的协同学习。然而，这种分布式特性也使得联邦学习面临着严重的安全威胁，尤其是推理攻击。本文旨在研究面向联邦学习的推理攻击防御机制，以提升联邦学习的安全性和可靠性。二、联邦学习与推理攻击概述（一）联邦学习 联邦学习是一种分布式机器学习框架，其核心在于模型参数的共享与更新。在联邦学习中，各个设备或节点保留本地数据，仅将模型参数上传至服务器进行聚合，从而在保护隐私的同时实现协同学习

2025-05-07 约4.38千字 9页立即下载

面向联邦学习梯度泄露的攻击与防御技术研究.pdf 面向联邦学习梯度泄露的攻击与防御技术研究摘要 联邦学习是一种分布式学习方法，它允许多个客户端在中央服务端的协调下参与学习任务，且不上传私人数据，为分布式学习带来隐私方面的优势。然而，最近的研究表明，在联邦学习过程中，攻击者可以利用共享梯度这一步骤去泄露参与联邦学习的客户端的私人数据，这种攻击方式被称为梯度泄露攻击。为了进一步保护用户的隐私，联邦 学习的研究者已经提出了几种防御机制。这些机制通过影响联邦学习步骤中梯度信息传递的方式或梯度信息存在的形式，来防止隐私泄露。现有的梯度泄露攻击被这些防御机制所限制，为检验传统防御机制的性能并拓展现有攻击的可能性，本文提出了一种新型的梯度泄露

2025-05-16 约8.95万字 64页立即下载

面向联邦学习安全聚合的投毒攻击与防御技术研究.pdf 面向联邦学习安全聚合的投毒攻击与防御技术研究摘要传统的机器学习模型训练方法需要集中收集和处理大量敏感数据，这可能导致数据泄露和数据滥用等问题。为应对这些问题，联邦学习(FederatedLearning)被提出。联邦学习作为一种特殊的分布式机器学习，可以在保证模型性能的前提下，避免个人数据的泄露，并有效解决数据孤岛的问题。与此同时，联邦学习系统也很容易受到各种威胁，如数据投毒攻击、后门攻击、模型推理攻击等。为了抵御这些攻击，相应的防御策略也应运而生，如设计安全的聚合算法、结合区块链技术、使用安全硬件等。本文针对现有基于安全聚合算法的防御策略，设计了一种面向安全聚合的数据投毒攻击

2025-05-17 约8.14万字 64页立即下载

一种基于模型水印的深度学习模型中毒防御方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362217 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110777127.4 (22)申请日 2021.07.09 (71)申请人浙江工业大学地址

2023-06-19 约1.09万字 11页立即下载

一种基于神经通路的深度学习的中毒防御方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113343225 B (45)授权公告日 2022.08.05 (21)申请号 202110697441.1 (56)对比文件

2023-06-16 约1.29万字 11页立即下载

针对联邦学习的投毒攻击方法研究.docx 针对联邦学习的投毒攻击方法研究一、引言随着人工智能技术的飞速发展，联邦学习作为一种新型的机器学习技术，在分布式数据训练和保护用户隐私方面具有显著优势。然而，随着其广泛应用，联邦学习也面临着各种安全威胁。其中，投毒攻击作为一种典型的攻击方式，对联邦学习的安全性和稳定性构成了严重威胁。本文将针对联邦学习的投毒攻击方法进行深入研究，分析其攻击原理、方法和防范策略。二、联邦学习概述 联邦学习是一种分布式机器学习技术，它允许多个参与方共享模型学习过程中的权重更新信息，而不必共享原始数据。这种方法可以在保护用户隐私的同时，提高模型的训练效果和泛化能力。然而，由于参与方之间的数据独立性，以及网络环境的

2025-03-07 约4.83千字 10页立即下载

联邦学习的后门攻击方法-杨得山.pdf ThenameoftheDepartment BeijingForestStudio 部门名称北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心 联邦学习的后门攻击方法 硕士研究生杨得山 2022年08月28日内容提要 •背景简介 •基本概念 –联邦学习 –后门攻击 •算法原理 –COBA –FPCL •应用总结 •参考文献 2 背景简介 •预期收获 –熟悉联邦学习的历史现状、分类及应用场景 –了解联邦学习与后门攻击的基本概念 –理解横向和纵向联邦学习的后门攻击方法 –了解联邦学习领域后门攻击算法的未来发展 3 背景简介 •人工智能的现状 –机器学习技术的成功，尤其是深度学习的应用，都是建立在丰富的数

2025-04-16 约1.18万字 39页立即下载

联邦学习的后门防御方法-杨得山.pdf BeijingForestStudio ThenameoftheDepartment 北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心部门名称 联邦学习的后门防御方法 硕士研究生杨得山 2023年04月09日内容提要 •背景简介 •基本概念 •算法原理 –RFOut-1d –FLAME •优劣分析 •应用总结 •参考文献 2 背景简介 •预期收获 –了解联邦学习后门攻击与防御的基本概念 –理解联邦学习后门防御的算法原理 –了解联邦学习后门攻击与防御发展方向 3 问题思考集中式模型训练上述训练方式有问题吗？ 4 背景简介 •人工智能技术的不断发展 –传统集中式机器学习的方式带来数据碎片化和孤岛分

2025-04-12 约1.65万字 36页立即下载

基于机器学习的DDoS攻击防御论文.docx 基于机器学习的DDoS攻击防御论文摘要：随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。DDoS攻击作为一种常见的网络安全威胁，对网络系统的稳定性和正常运行造成了严重的影响。本文针对DDoS攻击防御问题，提出了一种基于机器学习的防御方法，并通过实验验证了其有效性。本文首先分析了DDoS攻击的特点和分类，然后介绍了机器学习在网络安全领域的应用，最后详细阐述了基于机器学习的DDoS攻击防御方法。关键词：DDoS攻击；机器学习；网络安全；防御方法 一、引言（一）DDoS攻击的特点及分类 1.内容：DDoS攻击是一种分布式拒绝服务攻击，其目的是通过占用网络资源，使目标系统无法正常提供服务。以下

2025-03-28 约5.83千字 12页立即下载