[发明专利]基于多维指标动态识别联邦学习中的后门攻击防御方法在审
| 申请号： | 202310019902.9 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116150745A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 高英;黄思铨;陈冲;时乐宇 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06N3/098 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 黄月莹 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多维指标动态识别联邦学习中的后门攻击防御方法，包括以下步骤：首先引入曼哈顿距离，利用曼哈顿距离，提出的基于距离的防御措施对隐蔽的后门显示出显著的性能。为了应对各种攻击，利用多种指标合作来识别恶意的梯度，应用马氏距离并生成动态权重，以处理参与者的非IID分布和不同距离带来的不同尺度，最后，为每个提交的梯度计算分数，并根据分数只聚集良性的梯度；采用多维指标去动态识别联邦学习中的后门攻击，可以在保证主任务准确率及模型性能的同时，尽可能多的抵御不同的后门攻击手段，同时可以适应非独立同分布的数据分布情况，并且可以去防御隐蔽的、被攻击者精心设计后的后门攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多维 指标 动态 识别 联邦 学习 中的 后门 攻击 防御 方法 | ||
【主权项】：
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