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English(EN) Clean-label Poisoning Attack and Defense Game for Federated Learning in Vehicular Networks

车联网联邦学习面临新的投毒攻击与防御策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文提出了一个博弈论框架，用于分析车联网联邦学习（FL）中清洁标签投毒攻击与防御之间的交互。该研究利用基本安全消息（BSM）对异常检测进行建模，并提出了一种特征空间清洁标签攻击，该攻击会微妙地扰动良性样本以降低分类准确性。提出了一种特征一致性重新标记防御方法，用于检测和纠正这些可疑样本，旨在在降低攻击有效性的同时保持高准确性。研究表明，攻击可以随着受损节点的增加而扩展，但所提出的防御措施能有效限制其成功率，并将均衡点转移到更倾向于防御攻击的策略。 AI

影响 为车联网等关键基础设施中的联邦学习引入了新的安全考量和防御机制。

排序理由 学术论文，详细介绍了联邦学习的一种新型攻击和防御机制。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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车联网联邦学习面临新的投毒攻击与防御策略

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学术论文，详细介绍了联邦学习的一种新型攻击和防御机制。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yalin E. Sagduyu, Tugba Erpek, Nathan Stephenson, Mengran Xue ·

    面向车联网联邦学习的洁净标签投毒攻击与防御博弈

    arXiv:2610.32765v1 Announce Type: cross Abstract: This paper studies interactions between clean-label poisoning attack and defense in vehicular networks using federated learning (FL). Basic Safety Message (BSM) classification for anomaly detection is modeled as a distributed lear…

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