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联邦原型学习的特征图中毒攻击和双重防御机制被引量：2: 1; 作者王瑞锦王金波 +3 位作者张凤荔李经纬李增鹏陈厅《软件学报》北大核心 2025年第3期1355-1374,共20页; 联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的... 展开更多; 关键词联邦学习数据异构知识蒸馏特征图中毒攻击双重防御机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

HTML5应用程序缓存中毒攻击研究被引量：2: 2; 作者贾岩王鹤 +1 位作者吕少卿张玉清《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期149-157,共9页; HTML5应用程序缓存使浏览器可以离线地访问Web应用,同时也产生了新的缓存中毒攻击手段。首先,对应用程序缓存中毒攻击的原理及危害进行了分析,然后针对使用应用程序缓存的站点,首次提出了2次替换manifest文件的新式缓存中毒攻击方法 RFT... 展开更多; 关键词 WEB安全 HTML5 应用程序缓存缓存中毒攻击签名方案; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向联邦学习的神经通路中毒攻击方法被引量：4: 3; 作者李晓豪郑海斌 +3 位作者陈晋音谢欣怡张龙源鲍亮《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第7期1578-1585,共8页; 随着人工智能技术与大数据科学的不断发展,联邦学习在金融、医疗、工业制造等重要领域中得到广泛运用.同集中式学习相比,联邦学习在效率和安全性上都有明显的优势.然而,随着应用层次的逐步深入,联邦学习也随之暴露出一些安全问题,例如:... 展开更多; 关键词联邦学习中毒攻击神经通路安全性; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向自动驾驶网络的智能体中毒攻击方法: 4; 作者陈晋音刘欣然 +1 位作者吴炜郑海斌《小型微型计算机系统》 2025年第12期3035-3044,共10页; 自动驾驶网络结合图神经网络和深度强化学习技术实现了无需人工干预的网络管理和优化.现有研究表明,深度强化学习模型易受中毒攻击影响.然而在动态变化的网络路由优化场景中,传统的中毒攻击方法难以适应这种动态性且隐蔽性不足.针对这... 展开更多; 关键词深度强化学习图神经网络路由优化中毒攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

抗攻击的联邦学习隐私保护算法被引量：1: 5; 作者吴若岚陈玉玲 +2 位作者豆慧张洋文龙钟《计算机工程》北大核心 2025年第2期179-187,共9页; 联邦学习作为新兴的分布式学习框架,允许多个客户端在不共享原始数据的情况下共同进行全局模型的训练,从而有效保护了数据隐私。然而,传统联邦学习仍然存在潜在的安全隐患,容易受到中毒攻击和推理攻击的威胁。因此,为了提高联邦学习的... 展开更多; 关键词联邦学习中毒攻击推理攻击本地差分隐私隐私保护; 在线阅读下载PDF 职称材料

联邦学习后门攻击与防御研究综述: 6; 作者汪永好陈金麟万弘友《信息安全研究》北大核心 2025年第9期778-787,共10页; 联邦学习(federated learning,FL)是一种机器学习框架,能够使不同领域的参与者在保护本地数据隐私的条件下,共同参与大规模集中模型训练,在如今数据孤岛问题亟待解决的背景下迅速成为研究热点.然而,联邦学习中不同参与者之间训练数据具... 展开更多; 关键词联邦学习后门攻击后门防御中毒攻击鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于智能合约私有链与联邦学习的移动用户可信认证方法被引量：1: 7; 作者常英贤桂纲 +3 位作者杨涛马广鹏汤泉田野《计算机应用与软件》北大核心 2025年第5期372-380,共9页; 能源企业的员工用户的隐私保护和可信认证是安全生产的关键。联邦学习能够在保护数据本身隐私的情况下构建用户认证模型。然而,在联邦学习过程中,存在着数据采集效率低、节点易受中毒攻击、缺乏实用性等缺陷。为此,提出一种结合智能合... 展开更多; 关键词区块链联邦学习智能合约移动用户认证中毒攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可逆水印的神经网络模型完整性验证算法被引量：1: 8; 作者杨奥松王雷 +3 位作者曹仰杰庄岩李颉任红军《计算机工程与设计》北大核心 2024年第2期383-389,共7页; 针对深度神经网络模型易遭受完整性破坏问题,提出一种基于可逆水印和模型压缩剪枝理论的快速神经网络模型完整性验证算法Fast-MIV(model integrity verification)。基于模型压缩剪枝理论探究模型的冗余性,筛选对模型原始任务影响较小、... 展开更多; 关键词完整性验证可逆水印剪枝差值扩展数据中毒攻击神经网络预训练; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于区块链和联邦学习的边缘计算隐私保护方法被引量：36: 9; 作者方晨郭渊博 +4 位作者王一丰胡永进马佳利张晗胡阳阳《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期28-40,共13页; 针对边缘计算的数据隐私性、计算结果正确性和数据处理过程可审计性等需求,提出了一种基于区块链和联邦学习的边缘计算隐私保护方法,不需要可信环境和特殊硬件设施即可在网络边缘处联合多设备实现安全可靠的协同训练。利用区块链赋予边... 展开更多; 关键词联邦学习边缘计算区块链中毒攻击隐私保护; 在线阅读下载PDF 职称材料

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