典型文献
联邦学习攻击与防御综述
文献摘要：
随着机器学习技术的广泛应用,数据安全问题时有发生,人们对数据隐私保护的需求日渐显现,这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性,导致数据难以共享,形成"数据孤岛".联邦学习可以有效解决"数据孤岛"问题.联邦学习本质上是一种分布式的机器学习,其最大的特点是将用户数据保存在用户本地,模型联合训练过程中不会泄露各参与方的原始数据.尽管如此,联邦学习在实际应用中仍然存在许多安全隐患,需要深入研究.对联邦学习可能受到的攻击及相应的防御措施进行系统性的梳理.首先根据联邦学习的训练环节对其可能受到的攻击和威胁进行分类,列举各个类别的攻击方法,并介绍相应攻击的攻击原理;然后针对这些攻击和威胁总结具体的防御措施,并进行原理分析,以期为初次接触这一领域的研究人员提供详实的参考;最后对该研究领域的未来工作进行展望,指出几个需要重点关注的方向,帮助提高联邦学习的安全性.
文献关键词：
联邦学习;攻击;防御;隐私保护;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
吴建汉;司世景;王健宗;肖京
作者机构：
平安科技(深圳)有限公司,广东 深圳 518063;中国科学技术大学,安徽 合肥 230026
文献出处：
引用格式：
[1]吴建汉;司世景;王健宗;肖京-.联邦学习攻击与防御综述)[J].大数据,2022(05):12-32
A类：
B类：
联邦学习,机器学习技术,数据安全问题,时有发生,数据隐私保护,共享数据,数据孤岛,学习本质,用户数据,联合训练,训练过程,参与方,原始数据,尽管如此,对联,防御措施,攻击方法,原理分析,详实,未来工作
AB值：
0.290592
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