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row hammer
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新型行锤攻击目标为联邦学习服务器
研究人员演示了一种新颖的远程行锤攻击，该攻击的目标是联邦学习系统的中央服务器。通过操纵客户端在服务器上生成重复的内存更新，一个使用强化学习的对抗性代理可以诱导服务器动态随机存取内存中的比特翻转。该攻击在执行语音识别和CIFAR-10分类的系统上进行了展示，实现了高重复率，可能扰乱学习过程或导致权限提升。
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新型后门攻击利用硬件故障进行联邦学习模型适应
研究人员开发了一种针对联邦学习系统的新型后门攻击，通过在训练过程中诱导模型参数中的硬件故障（特别是比特翻转）来实现。这种被称为“比特翻转链”（Chain of Bit-Flips）的新方法不依赖于特定任务，并且可以由单个恶意客户端植入。该攻击在ResNet-18模型上，使用有限数量的故障，成功率达到了94%，并讨论了实际影响和潜在的防御措施。