Defending against Reconstructi
2021-07-24 08:50:01 6 举报AI智能生成
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大纲/内容
Introduction
Research statement
针对联邦环境下的梯度攻击提出的防御方法；
针对以往对FL水平的防御，这里是v防御
针对以往对FL水平的防御，这里是v防御
Research aim
Literature review
Research gap
针对vFL的防御
Research tec
Methodoioly
Study design
提出一组框架
本地有特征提取器，远端有预测，回传梯度
使得特征提取器更加鲁棒，攻击者攻击受阻
Research method
三种方法
adversarial reconstructor
最大限度提高攻击者的重构误差
主动模拟攻击者输入来使得误差最大化
反向传播时将梯度上升
noise regularization
诱导攻击者向随机方向进行优化
子主题
distance correlation.
减少原始输入与中间层之间的相关性，使得提取的信息减少
Data source
工业数据
Model and Data analysis
Wide&Deep
Results
Main findings
使用一个检测器检测攻击者恢复图像和原始输入的MSE来检测
通过距离相关性来度量
Discussion
Highlight
针对vFL进行的防御
Suggestions
还没有针对sota的水平防御
可以研究sota的水平防御
Limitations
获得整个梯度怎么防御
研究方向
Conclusions
Contributions
设计一个基于三个独立模型的对抗性框架来抵御重构攻击
基于实践实验证明有效
自由主题
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