联邦学习的梯度安全鲁棒聚合算法
Model-secure and robust aggregation algorithms for federated learning
1. 佳木斯大学 信息电子技术学院, 黑龙江 佳木斯 154007
2. 佳木斯大学 信息电子技术学院, 黑龙江省自主智能与信息处理重点实验室, 黑龙江 佳木斯 154007
3. 佳木斯大学 信息电子技术学院, 佳木斯市卫星导航技术与装备工程技术重点实验室, 黑龙江 佳木斯 154007
4. 佳木斯大学 科技处, 黑龙江 佳木斯 154007.
摘要
针对联邦学习中梯度面临的中毒攻击威胁和隐私泄露风险，提出一种联邦学习的梯度安全鲁棒聚合算法(Model-Secure and Robust Aggregation Algorithms for Federated Learning，MSRAFL)。该算法可以在保护客户端数据隐私的前提下，有效防御恶意客户端发起的梯度中毒攻击，提升全局模型的鲁棒性和安全性。首先，MSRAFL引入差分隐私机制，通过梯度裁剪与高斯噪声注入实现隐私保护；其次，设计基于历史梯度的引导方向，结合余弦相似度与动态可信阈值对梯度进行投影约束，以纠正由噪声和攻击引起的更新方向偏离；进一步，依据客户端模型损失变化评估其可信度，并联合余弦相似度动态分配聚合权重，从而抑制恶意梯度的影响。在真实数据集上的实验结果显示，即使存在30%的中毒模型，MSRAFL仍能将模型准确率维持在约0.8的水平，优于现有同类聚合算法。这表明，MSRAFL算法能够在严格隐私保护条件下，有效提升联邦学习系统对中毒攻击的防御能力，兼顾隐私安全与模型鲁棒性。
基金项目
黑龙江省高等学校基本科研业务费优秀创新团队建设项目(2023-KYYWF-0639)
佳木斯大学国家基金培育项目(JMSUGPZR2022-014)
黑龙江省省属本科高校优秀青年教师基础研究支持计划(YQJH2024239)
黑龙江省自然科学基金联合基金培育项目(PL2024F002)
佳木斯大学博士专项科研基金启动项目(JMSUBZ2022-12)
黑龙江省教育厅创新团队项目(2024-KYYWF-0611)
佳木斯大学"东极"学术团队项目(DJXSTD202413)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0442
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-13] 优先出版
引用本文
王斌, 陈运, 张磊, 等. 联邦学习的梯度安全鲁棒聚合算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0442. (Wang Bin, Chen Yun, Zhang Lei, et al. Model-secure and robust aggregation algorithms for federated learning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0442. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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