典型文献
联邦学习安全威胁综述
文献摘要：
当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数据的安全性.首先对特定场景下联邦学习的概念、分类和威胁模型进行介绍;其次介绍联邦学习的机密性、完整性、可用性(CIA)模型;然后对破坏联邦学习CIA模型的攻击方法进行分类研究;最后对CIA模型当前面临的问题挑战和未来研究方向进行分析和总结.
文献关键词：
联邦学习;隐私泄露;机密性、完整性、可用性模型;成员攻击;生成对抗网络攻击
中图分类号：
作者姓名：
王坤庆;刘婧;李晨;赵语杭;吕浩然;李鹏;刘炳莹
作者机构：
中国人民武装警察部队 北京100089;齐鲁师范学院生命科学学院 济南250200;生态环境部信息中心 北京100029;北京理工大学网络空间安全学院 北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]王坤庆;刘婧;李晨;赵语杭;吕浩然;李鹏;刘炳莹-.联邦学习安全威胁综述)[J].信息安全研究,2022(03):223-234
A类：
成员攻击,生成对抗网络攻击
B类：
联邦学习,安全威胁,数据孤岛,隐私保护,自身安全,保护问题,工业界,学习系统,攻击者,学习数据,特定场景,下联,机密性,可用性,CIA,攻击方法,分类研究,问题挑战,未来研究方向,隐私泄露
AB值：
0.288788
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