[发明专利]基于孤立森林的联邦学习中毒攻击的防御方法在审
| 申请号： | 202210203687.3 | 申请日： | 2022-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN114565106A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏;黄丝曼;李先贤;王利娥 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;H04L9/40 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 陆梦云 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孤立森林的联邦学习中毒攻击的防御方法，包括如下步骤：用干净公开数据集构建验证模型并对验证模型参数注入扰动；在联邦学习的每个迭代中采样上传各个节点更新好的模型参数，将前者和经过扰动处理的验证模型参数形成特征矩阵；使用孤立森林来划分特征矩阵的数据空间，并计算出每个参与者的异常概率分数；根据验证模型的分数在所有上传模型的分数的分布，不断调整阈值，以排除攻击者，并尽量减少防御模型对良性用户的影响。该方法可以自动防御中毒攻击，通过调整预先训练好的验证模型，显著提升联邦学习的鲁棒性，确保联邦学习全局模型的正常训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 孤立 森林 联邦 学习 中毒 攻击 防御 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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