佛山营销型建设网站,怎样接入互联网,达州设计公司,申请网页域名联邦学习的攻击方法#xff1a;LIE
简单的总结#xff0c;只是为了能快速想起来这个方法。
无目标攻击 例如总共50个客户端#xff0c;有24个恶意客户端#xff0c;那么这个时候#xff0c;他需要拉拢2个良性客户端 计算 50 − 24 − 2 50 − 24 0.923 \frac{50-24-2}{…联邦学习的攻击方法LIE
简单的总结只是为了能快速想起来这个方法。
无目标攻击 例如总共50个客户端有24个恶意客户端那么这个时候他需要拉拢2个良性客户端 计算 50 − 24 − 2 50 − 24 0.923 \frac{50-24-2}{50-24}0.923 50−2450−24−20.923然后查正态分布的表找到对应的z值修改恶意客户端的参数即可。
def lie_attack(all_updates, z):avg torch.mean(all_updates, dim0)std torch.std(all_updates, dim0)return avg z * std后门攻击 就是在后门任务的损失上多了一项后门模型和正常模型距离损失。
