SparSFA：点对点联邦学习的高效鲁棒解决方案

SparSFA是一种专为解决点对点联合学习（P2PFL）中通信效率和安全性问题而设计的算法。传统的联邦学习依赖于集中式的服务器进行模型聚合，但在物联网等连接受限的环境中，这种模式并不适用，因为可能存在没有集中协调者的挑战。P2PFL则通过让参与者直接相互协作，提供更高的灵活性，但这也带来了通信负担，尤其是对于大型深度神经网络模型而言。 SparSFA的核心创新在于它旨在降低通信成本，通过采用一种稀疏化的策略，有效地减少了模型参数在参与节点之间的传输量。这不仅提高了学习的效率，还降低了网络带宽需求，对于资源受限的设备尤为重要。此外，该算法注意到标准FL在对抗性攻击，如数据和模型污染（即中毒攻击）方面的脆弱性。为此，SparSFA设计了一种机制，能够抵御在随机网络拓扑下的恶意攻击，确保每个参与者模型的准确性不受损害。 实验证据来自对物联网环境下的入侵检测真实数据集的测试，包括平衡和不平衡数据集。结果显示，SparSFA表现出显著的鲁棒性，即使面临单个或多个攻击者发起的无差别毒化攻击，也能保持模型性能的稳定性和准确性。相比于其他对抗性防御方法，SparSFA不仅能够有效抵抗攻击，还能通过稀疏化策略显著降低通信开销。 总结来说，SparSFA是一种创新的P2PFL算法，它在保证通信效率的同时，提高了系统的安全性，特别适合于物联网这类对通信成本敏感且易受攻击的分布式环境。其独特的稀疏化技术和防御机制使其成为未来分布式学习中值得期待的重要解决方案。