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联邦学习中的模型逆向攻防研究综述
被引量：
2
1
作者
王冬
秦倩倩
+5 位作者
郭开天
刘容轲
颜伟鹏
任一支
罗清彩
申延召
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期94-109,共16页
联邦学习作为一种分布式机器学习技术可以解决数据孤岛问题,但机器学习模型会无意识地记忆训练数据,导致参与方上传的模型参数与全局模型会遭受各种隐私攻击。针对隐私攻击中的模型逆向攻击,对现有的攻击方法进行了系统总结。首先,概括...
联邦学习作为一种分布式机器学习技术可以解决数据孤岛问题,但机器学习模型会无意识地记忆训练数据,导致参与方上传的模型参数与全局模型会遭受各种隐私攻击。针对隐私攻击中的模型逆向攻击,对现有的攻击方法进行了系统总结。首先,概括并详细分析了模型逆向攻击的理论框架;其次,从威胁模型的角度对现有的攻击方法进行总结分析与比较;再次,总结与比较了不同技术类型的防御策略;最后,对现有模型逆向攻击常用的评估标准及数据集进行汇总,并对模型逆向攻击现有的主要挑战以及未来研究方向进行总结。
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关键词
联邦学习
模型逆向攻击
隐私安全
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职称材料
题名
联邦学习中的模型逆向攻防研究综述
被引量：
2
1
作者
王冬
秦倩倩
郭开天
刘容轲
颜伟鹏
任一支
罗清彩
申延召
机构
杭州电子科技大学网络空间安全学院
山东浪潮科学研究院有限公司
山东区块链研究院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期94-109,共16页
基金
浙江省“尖兵”“领雁”研发基金资助项目(No.2023C03203,No.2023C03180,No.2022C03174)
浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.GK229909299001-023)。
文摘
联邦学习作为一种分布式机器学习技术可以解决数据孤岛问题,但机器学习模型会无意识地记忆训练数据,导致参与方上传的模型参数与全局模型会遭受各种隐私攻击。针对隐私攻击中的模型逆向攻击,对现有的攻击方法进行了系统总结。首先,概括并详细分析了模型逆向攻击的理论框架;其次,从威胁模型的角度对现有的攻击方法进行总结分析与比较;再次,总结与比较了不同技术类型的防御策略;最后,对现有模型逆向攻击常用的评估标准及数据集进行汇总,并对模型逆向攻击现有的主要挑战以及未来研究方向进行总结。
关键词
联邦学习
模型逆向攻击
隐私安全
Keywords
federated learning
model inversion attack
privacy security
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联邦学习中的模型逆向攻防研究综述
王冬
秦倩倩
郭开天
刘容轲
颜伟鹏
任一支
罗清彩
申延召
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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