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準確率降至3%,主任務性能幾乎不變!華工JHU提出全新「聯邦學習攻擊識別」解決方案|ICCV2023

AIGC動態2年前 (2023)發布 新智元
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后門準確率降至3%,主任務性能幾乎不變!華工JHU提出全新「聯邦學習后門攻擊識別」解決方案|ICCV2023

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原標題:準確率降至3%,主任務性能幾乎不變!華工JHU提出全新「聯邦學習攻擊識別」解決方案|ICCV2023

關鍵字:距離,,研究人員,梯度,方法

文章來源:新智元

內容字數:3767字

內容摘要:新智元報道編輯:LRS【新智元導讀】無懼聯邦學習中的攻擊!全新解決方案利用多指標和動態加權來自適應地識別,在難度最高的Edge-case PGD中,準確率僅為3.06%。由于難以被服務器端的防御方法識別,Edge-case PGD攻擊目前已經給聯邦學習帶來巨大的威脅。諸如FLAME,Foolsgold等SOTA模型,可以在CIFAR-10數據集上實現高達60%的攻擊成功率。最近,華…

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作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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