联邦学习对抗样本攻击

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在不共享数据的情况下进行模型训练。在联邦学习中，每个参与方都拥有自己的本地数据集，并使用本地数据集训练模型。然后，这些本地模型被聚合起来形成一个全局模型。联邦学习的优点是可以保护数据隐私，但是它也面临着抗样本攻击的挑战。

抗样本攻击是指攻击者通过对输入数据进行微小的修改，使得模型的输出发生错误。在联邦学习中，由于每个参与方都使用自己的本地数据集进行训练，因此每个参与方的模型可能会对不同类型的攻击产生不同的响应。这意味着在联邦学习中，需要采取特殊的防御措施来保护模型免受抗样本攻击的影响。

一种常见的防御措施是使用对抗训练。对抗训练是指在训练过程中向输入数据中添加一些扰动，以使得模型对于微小扰动具有鲁棒性。这种方法已经被证明可以有效地提高模型的鲁棒性，从而减少抗样本攻击的影响。