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Adversarial-Example Attacks Toward Android Malware Detection System
Adversarial-Example Attacks Toward Android Malware Detection System
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联邦学习面临新的对抗性攻击和防御研究 · 跟踪 2 个来源
两篇最新的 arXiv 论文探讨了联邦学习 (FL) 框架中对抗性攻击和防御的挑战。第一篇论文研究了在 FL 中对 Vision Transformers 进行对抗性训练的可行性，并提出了一种名为 FedWAvg 的新聚合方法，以提高非独立同分布 (non-IID) 数据上的鲁棒准确性。第二篇论文分析了对抗性样本在 FL 中跨不同客户端模型的可迁移性，并引入了一种基于对抗性训练的防御机制来缓解这些攻击，提供了对系统漏洞的理论见解。
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联邦学习面临新的对抗性攻击与防御
本文探讨了联邦学习（FL）系统在面对包括投毒、拜占庭攻击和对抗性样本攻击在内的各种对抗性攻击时的脆弱性。研究人员分析了不同客户端模型之间对抗性样本的可迁移性，以了解其对数据分布的影响。为了应对这些威胁，开发了一种基于对抗性训练的防御机制，利用了模型鲁棒性的可迁移性。所提出的方法在真实世界数据集上进行了评估，证明了其在现有最先进技术上的性能提升。