具体而言,攻击者在纵向图联邦学习训练过程中,首先按照协议上传本地的嵌入表示 数据,并记录服务器公布的当前轮次置信度信息;然后输入 随机初始化噪声至生成式网络获得优化噪声;最后拼接优化噪声和参与方的本地嵌入表示,并输入服务器模型查询置信度 信息,引入范数损失函数反向优化生成式网络模型参数;迭代 训练直至生成式...
专利权项:1.一种基于生成对抗网络的联邦学习图像推理攻击方法,其主要特征在于,主要包括以下步骤:步骤1、将提出的发明方法部署在联邦学习系统中;步骤2、使用Kaiming初始化方法初始化WassersteinGAN的模型参数,从潜空间中采样一个随机向量作为输入;步骤3、输入的随机向量输入初始化好的WassersteinGAN模型,得到伪图像数据和伪...
一种对抗恶意攻击的联邦机器学习定位方法 本发明提供一种对抗恶意攻击的联邦机器学习定位方法,该方法基于图的最大团概念,筛选出合格的诚实用户参与联邦机器学习定位,包括步骤10:定位系统中的各个用户根据接收到的参考节点发送的WiFi信号,利用某种机器学习算法训练和更新本地定位模型,并将本地模型... 朱亚萍,韩翼,邱颖,...
一种基于联邦学习的图分类任务中毒攻击方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于联邦学习的图分类任务中毒攻击方法说明:本发明公开了一种基于联邦学习的图分类任务中毒攻击方法本发明方法。从数据中毒攻击的角度出发,探索...专利查询请上爱企查
一种基于联邦学习的图分类任务中毒攻击方法 下载积分: 500 内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111147352.6(22)申请日 2021.09.29(71)申请人 中南大学地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人 谢家豪 鲁鸣鸣 易贤康 (...
本发明公开了一种可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法,通过计算工作节点总信息熵以及各个工作节点的局部信息熵从而得到工作节点的信息熵增益,利用工作节点的信息熵增益取值剔除存在问题的设备再更新模型参数,从而保证了当工作节点受到拜占庭攻击时基于联邦学习的图像分类模型训练的效果,最终实现了对于拜占庭攻击的防御;本...
对优化模型进行求解,获得电缆的优化布局策略。根据本申请的方法能够获得更加合理的电缆连接布局方案。权利要求书2页 说明书15页 附图7页CN 112906283 B2022.05.17CN 112906283 B
可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法(57)摘要本发明公开了一种可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法,通过计算工作节点总信息熵以及各个工作节点的局部信息熵从而得到工作节点的信息熵增益,利用工作节点的信息熵增益取值剔除存在问题的设备再更新模型参数,从而保证了当工作节点受到拜占庭攻击时基于联邦学习的图像分类...
面向联邦学习推理和投毒攻击的防御方法研究 联邦学习是一种新兴的分布式机器学习模式,参与方通过交换本地模型来协同训练可用的全局模型,以此保护本地数据隐私和提升通信效率,实现"数据可用不可见"的隐私计算目标... 网络空间安全 被引量: 0发表: 0年 列宁之年与《列宁:伟大的国务活动家》 2020年是列宁诞辰150周年...