数据投毒攻击利用了联邦学习系统中局部代理数据的匿名性特点,通过污染用于局部模型训练的本地样本,使学习到的模型对具有某些特征测试集的分析结果出现偏移,或做出完全错误的判断。
时间: 2024-03-30 15:34:56 浏览: 8
您的问题是关于数据投毒攻击,是吗?数据投毒攻击是一种针对联邦学习系统的攻击方式,它利用了联邦学习系统中局部代理数据的匿名性特点,通过污染用于局部模型训练的本地样本,使学习到的模型对具有某些特征测试集的分析结果出现偏移,或做出完全错误的判断。这种攻击方式可通过各种手段进行,如修改局部数据集中的标签、添加假数据等方式进行。为了防范这种攻击,需要采取一系列的安全措施,如数据隐私保护、模型加密、防止模型泄露等。