基于部分聚合的联邦学习安全聚合协议

我要开发同款
WendyMeng2022年01月10日
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作品详情

1. 项目背景:针对末端云边端系统、多方数据孤岛计算协同等分散计算架构,以适用于该计算架构的安全聚合联邦机器学习模型为研究对象,通过分析该模型的脆弱性,旨在提出增强的隐私计算技术和隐私保护机器学习模型,提升分布式系统的安全防护能力。2. 项目目的:通过针对联邦学习的后门攻击分析,进行模型模型脆弱性分析,并针对该脆弱点,提出防御策略,提升联邦学习安全性。3. 提出基于部分聚合的联邦学习安全聚合协议,在保护隐私的基础上,有效将后门攻击成功率从100%降为0。4. 产出论文和专利
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