Entente: Cross-silo Intrusion Detection on Network Log Graphs with Federated Learning.
该论文提出了一种基于图的网络入侵检测系统（GNIDS）与联邦学习（FL）相结合的方法 Entente，旨在解决传统 GNIDS 在分布式数据收集场景下因隐私法规和运营限制而难以实现集中式数据的问题。现有 GNIDS 主要假设数据集中存储，但
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← 返回所有主题WhiteCloak: How to Hold Anonymous Malicious Clients Accountable in Secure Aggregation?
本文提出了一种名为 WhiteCloak 的协议，旨在解决联邦学习安全聚合场景下匿名恶意客户端的问责问题。在安全聚合中，客户端数据通过加密手段聚合，保护了用户隐私，但也使得恶意客户端可以匿名破坏模型而不被追责。WhiteCloak 通过一种
SVDefense: Effective Defense against Gradient Inversion Attacks via Singular Value Decomposition.
联邦学习（FL）允许多个客户端协同训练模型而不共享原始数据，但面临梯度反转攻击（GIA）的威胁，攻击者可从共享梯度中重建私有数据。现有防御方法要么在嵌入式平台上计算开销过高，要么无法同时保证隐私保护和模型效用，且许多方法易被了解防御细节的自
Distributed Deep Variational Approach for Privacy-preserving Data Release
本文针对联邦学习（FL）中梯度、模型更新和发布表示可能泄露敏感属性的隐私问题，提出了一种名为高斯隐私保护器（Gaussian Privacy Protector, GPP）的数据发布框架。GPP针对连续高维输入，学习一个随机编码器，将原始数
Privacy Preserving Machine Learning Workflow: from Anonymization to Personalized Differential Privacy Budgets in Federated Learning
本文针对联邦学习中的隐私保护问题，提出了一套完整的隐私保护机器学习工作流，专注于敏感表格数据。首先，结合匿名化与差分隐私技术，在数据层面和模型训练层面提供隐私保障。其次，对客户端漂移（client drift）给出了正式定义，并设计了检测方
Adversarial Update-Based Federated Unlearning for Poisoned Model Recovery
联邦学习（FL）易受到投毒攻击，恶意客户端会上传篡改的模型更新以降低全局模型的性能。现有的检测方法虽能识别并移除恶意客户端，但模型已受污染，仍需恢复。从头再训练虽然有效但成本高昂，而现有的遗忘方法在效果和效率上均不理想。本文提出联邦对抗遗忘
AdaBFL: Multi-Layer Defensive Adaptive Aggregation for Bzantine-Robust Federated Learning
本文提出了一种针对联邦学习（FL）中拜占庭攻击的多层防御自适应聚合方法（AdaBFL）。联邦学习允许客户端在不共享原始数据的情况下协作训练模型，但其分布式特性使其容易受到投毒攻击，恶意客户端可能提交损坏的模型以操纵全局模型。现有的拜占庭鲁棒
Scale-MIA: A Scalable Model Inversion Attack against Secure Federated Learning via Latent Space Reconstruction.
联邦学习（Federated Learning）因其能够保护参与者数据隐私而闻名。然而，近期出现的模型逆向攻击（Model Inversion Attacks, MIAs）表明，恶意的参数服务器可以从模型更新中重建用户的本地数据样本。现有的