基于服务器和客户端双重检测的联邦学习中毒攻击的防御方法

摘要

本发明公开了一种基于服务器和客户端双重检测的联邦学习中毒攻击的防御方法，其特点是在服务器不访问客户端训练数据的前提下，通过获取客户端正常进行联邦学习模型训练与模拟中毒攻击下的联邦学习模型训练的结果，作为中毒攻击检测器的训练数据集，从而为每个客户端训练一个中毒攻击检测器。服务器根据中毒攻击检测器的结果，选出可疑客户端和可信客户端，再通过综合可信客户端对可疑客户端的评分，来完成中毒攻击检测，从而降低了服务器端异常检测的误报率。本发明能在保证准确率的前提下高效地完成联邦学习背景下的中毒攻击检测。