联邦学习中的拜占庭攻击防御：Krum/Trimmed Mean等鲁棒聚合算法的Python实现 大家好，今天我们来深入探讨联邦学习中一个至关重要的问题：拜占庭攻击以及如何利用鲁棒聚合算法来防御这些攻击。联邦学习的优势在于保护用户隐私，但这也引入了一个新的安全挑战：恶意参与者（拜占庭节点）可以上传被篡改的模型更新，从而破坏全局模型的训练。 联邦学习与拜占庭攻击 联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情况下协同训练一个全局模型。每个客户端在本地数据上训练模型，并将模型更新（例如梯度或模型参数）发送到服务器。服务器聚合这些更新，然后将聚合后的模型发送回客户端进行下一轮训练。 拜占庭攻击是指恶意客户端发送任意的、可能精心设计的模型更新，目的是破坏全局模型的收敛性或使其偏向于特定目标。这些攻击可能包括： 标签翻转攻击： 恶意客户端故意将训练数据中的标签翻转，例如将猫的图片标记为狗。 模型中毒攻击： 恶意客户端发送经过精心设计的模型更新，使全局模型学习到错误的模式。 对抗性攻击： 恶意客户端生成对抗性样本，并使用这些样本来训练模型，从而使全局模型对这些样本产生错误的预测。 拜占庭攻击对联邦学习的 …