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Collusive Actions: Persistent Distributed Multi-Target Backdoor Attacks in Federated Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种分布式多目标后门攻击模型，针对联邦学习中的后门攻击问题。通过多通道触发策略和后门重放，确保不同恶意客户端的攻击有效性，验证结果显示攻击成功率超过93%。
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关键要点
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本研究提出了一种分布式多目标后门攻击模型。
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该模型针对联邦学习中的后门攻击问题。
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克服了现有研究对单一攻击者和单一后门的局限。
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设计了多通道分散频率触发策略和本地训练中的后门重放。
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确保了来自不同恶意客户端的后门的有效性和持久性。
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验证结果显示攻击成功率超过93%。
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