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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明属于联邦学习技术领域，具体涉及一种针对联邦学习范式具有高持久性的后门攻击方法、程序、设备及存储介质。本发明包括设计分布式触发器，用于污染恶意客户端本地数据，增强模型对后门的能力；通过攻击者调整对本地训练超参数，让模型在训练本地数据的过程中加强对后门的记忆能力；通过中心服务器聚合效应，将后门信息传递至全局模型中，让全局模型在正常工作的同时具有后门效应；在推理阶段，全局模型对干净样本正常分类，对含有指定触发器的毒样本进行误分类，并错误地分成攻击者预先指定的类别，达到攻击者对全局模型的攻击目的。本发明具有良好的鲁棒性和普适性，且能使后门攻击在联邦学习范式中长时间维持高效性。
主权项：1.一种针对联邦学习范式具有高持久性的后门攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设计分布式触发器，用于污染恶意客户端本地数据，增强模型对后门的能力；步骤2：通过攻击者调整对本地训练超参数，让模型在训练本地数据的过程中加强对后门的记忆能力；步骤3：通过中心服务器聚合效应，将后门信息传递至全局模型中，让全局模型在正常工作的同时具有后门效应；步骤4：在推理阶段，全局模型对干净样本正常分类，对含有指定触发器的毒样本进行误分类，并错误地分成攻击者预先指定的类别，达到攻击者对全局模型的攻击目的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种针对联邦学习范式具有高持久性的后门攻击方法、程序、设备及存储介质
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