FedLNS

新的FedLNS框架对抗联邦LLM中的对抗性攻击

研究人员开发了FedLNS，一个新设计的服务器端框架，用于保护联邦学习模型免受对抗性操纵。该方法利用客户端更新中归一化层参数变化的签名来识别和筛选恶意贡献。FedLNS不需要客户端进行额外的数据交换，并且可以与标准的联邦学习聚合技术集成。实验表明，即使高达40%的客户端参与目标操纵，该方法也能有效降低GPT风格、BERT风格和LLaMA风格模型的测试困惑度。