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基于非独立同分布数据的鲁棒联邦学习中的对数标定
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内容提要
本文介绍了一种联邦对抗训练（FAT）方法，结合联邦学习和对抗训练，以降低诈骗攻击风险并保护数据隐私。研究了在不同数据集上的理想设置和对模型的会耗时的自然扩展。成功破解了一种蒸馏攻击，揭示了模型的弱点。
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关键要点
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介绍了一种联邦对抗训练（FAT）方法，结合联邦学习和对抗训练。
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该方法旨在降低诈骗攻击风险并保护数据隐私。
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研究了MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR10等理想的联邦学习数据集。
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探讨了在LEAF基准数据集上的理想设置及其对模型的自然扩展。
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讨论了在Trimmed Mean和Bulyan防御上未能取得的成果。
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成功破解了一种新型的蒸馏攻击，揭示了Krum模型的弱点。
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表明看似“强大”的模型在面对简单攻击时并不具备鲁棒性。
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