聯(lián)邦學習中基于NMSS和LoRA的魯棒防御機制研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1448 K
標簽： 聯(lián)邦學習 隱私保護 投毒攻擊
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文檔介紹：針對聯(lián)邦學習中隱私泄露,、數(shù)據(jù)投毒和模型篡改等安全威脅，構(gòu)建了一種融合不可篡改秘密共享與低秩適應技術(shù)的防御架構(gòu),。該方案采用三服務(wù)器門限驗證機制與零知識證明技術(shù),，確保參數(shù)分片在傳輸和恢復過程中的安全性；同時,，利用低秩約束與動態(tài)權(quán)重聚合算法,，有效限制惡意攻擊干擾并降低通信開銷。在CIFAR-10和mini-ImageNet等數(shù)據(jù)集上的實驗充分驗證了該方法在提高防御準確率,、降低模型誤差和提升系統(tǒng)魯棒性方面的顯著優(yōu)勢,，證明了方案在大規(guī)模場景下的實用性和可擴展性。結(jié)論表明,，該架構(gòu)為聯(lián)邦學習環(huán)境下安全防護提供了一種高效,、可行的技術(shù)路徑。
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