基于对抗观测的远程Rowhammer攻击在联邦学习客户端中的应用

BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-09T00:00:00Z

本研究解决了联邦学习(FL)中对客户端攻击缺乏研究的问题，提出了一种通过操控客户端传感器观测来发起的远程Rowhammer攻击新方法。研究发现，针对高频更新的客户端进行攻击能够无后门地导致服务器内存中的位翻转，可能对FL系统的安全性造成严重威胁。