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MinRS:一种兼顾模型可用性与模型隐私性的防御方法
1
作者
任志强
陈学斌
张宏扬
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第11期1974-1983,共10页
联邦学习是一种解决机器学习中数据共享和隐私保护问题的技术。然而,联邦学习系统面临着模型可用性和模型隐私性这2方面的安全隐患。此外,目前针对这2类安全隐患的防御方法之间并不能兼容。针对这些问题,从兼顾模型可用性与模型隐私性...
联邦学习是一种解决机器学习中数据共享和隐私保护问题的技术。然而,联邦学习系统面临着模型可用性和模型隐私性这2方面的安全隐患。此外,目前针对这2类安全隐患的防御方法之间并不能兼容。针对这些问题,从兼顾模型可用性与模型隐私性的角度出发,提出了一种名为MinRS的防御方法,该方法由安全访问方案和选择算法组成,能在不影响模型隐私性的前提下防御恶意模型攻击,实现安全的模型聚合。实验结果表明,MinRS在保护模型隐私性的前提下,成功防御了3种不同攻击策略生成的恶意模型,并且几乎没有对模型的性能造成负面影响。
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关键词
联邦学习
恶意
模型
模型
可用
性
模型隐私性
防御方法
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题名
MinRS:一种兼顾模型可用性与模型隐私性的防御方法
1
作者
任志强
陈学斌
张宏扬
机构
华北理工大学理学院
河北省数据科学与应用重点实验室(华北理工大学)
唐山市数据科学重点实验室(华北理工大学)
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第11期1974-1983,共10页
基金
国家自然科学基金(U20A20179)。
文摘
联邦学习是一种解决机器学习中数据共享和隐私保护问题的技术。然而,联邦学习系统面临着模型可用性和模型隐私性这2方面的安全隐患。此外,目前针对这2类安全隐患的防御方法之间并不能兼容。针对这些问题,从兼顾模型可用性与模型隐私性的角度出发,提出了一种名为MinRS的防御方法,该方法由安全访问方案和选择算法组成,能在不影响模型隐私性的前提下防御恶意模型攻击,实现安全的模型聚合。实验结果表明,MinRS在保护模型隐私性的前提下,成功防御了3种不同攻击策略生成的恶意模型,并且几乎没有对模型的性能造成负面影响。
关键词
联邦学习
恶意
模型
模型
可用
性
模型隐私性
防御方法
Keywords
federated learning
malicious model
model availability
model privacy
defense method
分类号
TP393.083 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
MinRS:一种兼顾模型可用性与模型隐私性的防御方法
任志强
陈学斌
张宏扬
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
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