基于安全洗牌的抗投毒攻击可验证联邦学习框架
Secure shuffling and verifiable poisoning-resistant federated learning framework
河南师范大学 a. 计算机与信息工程学院; b. 河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室, 新乡 453007
摘要
针对联邦学习面临的模型重构攻击和投毒攻击等威胁，提出了一种安全且鲁棒的联邦学习框架。首先设计双域秘密共享安全框架，确保模型参数的隐私性；基于安全洗牌协议设计了安全中位数算法，解决了现有中位数计算中存在的参数泄露问题，并利用中位数梯度及Pearson相关系数实现密文域下的投毒检测；引入可验证机制，检测辅助节点的恶意行为并保证聚合结果的正确性。实验结果表明，在投毒比例接近50%时本框架仍能达到90%的正确率。同时与现有工作相比，速度提升了约一个数量级。且当模型维度为217时，降低了约40%的通信成本。
基金项目
国家自然科学基金项目(62372157)
河南省科技攻关计划项目(232102211057)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0141
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-08-05] 优先出版
引用本文
李功丽, 董志祥, 刘登辉, 等. 基于安全洗牌的抗投毒攻击可验证联邦学习框架 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0141. (Li Gongli, Dong Zhixiang, Liu Denghui, et al. Secure shuffling and verifiable poisoning-resistant federated learning framework [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0141. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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