[发明专利]一种基于预测置信度序列的联邦学习成员推断方法在审
| 申请号： | 202111200539.8 | 申请日： | 2021-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN113850399A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 白跃彬;顾育豪 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N5/04;G06N3/08;G06F21/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于预测置信度序列的联邦学习成员推断方法，属于人工智能安全领域。该方法以揭示联邦学习存在的隐私风险为目标，解决在联邦学习场景下，不同角色的攻击者如何推断给定的数据样本是否为参与方训练集的成员的技术问题。本发明利用联邦学习中参与方训练数据和测试数据的预测置信度序列的差异，建立攻击模型学习这种差异，从而实施成员推断。本发明通过影子模型和攻击者拥有的数据集生成带标签的预测置信度序列样本，训练攻击模型；对于给定的目标样本，使用目标模型生成对应的预测置信度序列，交由训练好的攻击模型推断其成员信息。本发明提供的成员推断方法支持恶意参与方或恶意服务器窃取正常参与方的训练数据隐私。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 预测 置信 序列 联邦 学习 成员 推断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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