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防止联邦学习中的中毒攻击的 NextG 系统安全保障：一种博弈论解决方案
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了分布式学习系统中的毒化攻击和防御交互，特别是在使用深度学习进行无线信号分类的下一代通信（NextG）的背景下。通过利用地理分散的客户端，全局模型的训练在无需客户端交换数据样本的情况下进行，用于保护现有用户识别，促进频谱共享。本文采用主动防御机制，对参与分布式学习系统的客户端的准入或拒绝进行明智决策。结果提供了保护 NextG 通信中分布式学习系统免受毒化攻击的新型操作模式洞察，通过量化攻击和防御在 NextG 通信背景下的性能。
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关键要点
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本研究探讨了分布式学习系统中的毒化攻击和防御交互。
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研究背景为使用深度学习进行无线信号分类的下一代通信（NextG）。
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通过地理分散的客户端进行全局模型训练，无需交换数据样本。
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此方法旨在保护现有用户识别并促进频谱共享。
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恶意客户端的存在增加了通过伪造本地模型操纵全局模型的风险。
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采用主动防御机制，对客户端的准入或拒绝进行明智决策。
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研究结果提供了保护NextG通信中分布式学习系统免受毒化攻击的新型操作模式洞察。
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量化了攻击和防御在NextG通信背景下的性能。
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