[发明专利]基于信用评估的面向联邦学习中毒攻击的防御方法有效
| 申请号： | 202010344204.2 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111598143B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;张龙源 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06N20/00;G06Q40/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信用评估的面向联邦学习中毒攻击的防御方法，包括三个阶段：训练阶段，利用共享数据集中的训练集和边缘端的本地数据集进行训练，避免因数据没有独立同分布导致边缘端训练的模型较差，同时可利用共享数据集的测试集进行模型的第一轮信用评估；模型收集阶段，算出边缘端模型之间的L2距离，并根据距离进行第二轮信用评估；模型聚合阶段，使用替代模型进行聚合，并利用服务器端的测试集进行测试，根据在测试集的准确率进行第三轮的信用评估。根据信用得分，挑选合适的边缘端作为全局模型更新的来源，并在一定轮数后重新评估。可以挑选合适的边缘端进行训练，从而优化全局模型的训练过程。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信用 评估 面向 联邦 学习 中毒 攻击 防御 方法 | ||
【主权项】：
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