SecFed

项目概述

随着人工智能技术的快速发展，联邦学习作为一种新兴的机器学习范式，已经被广泛应用于各种领域。然而，由于横向联邦学习系统中的参与方通常是独立的实体，因此这种分布式学习模式也带来了一些新的安全挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种针对横向联邦学习系统的信任评估和异常检测方案，即SecFed。SecFed通过引入信任评估机制和异常检测模块，实现了对横向联邦学习系统的安全保护。具体来说，SecFed首先通过信任评估机制对参与方的信誉进行评估，然后利用异常检测模块对参与方的行为进行监控，从而实现对横向联邦学习系统的安全保护。我们在CIFAR-10数据集上进行了实验，结果表明SecFed能够有效地检测到恶意参与方，并提高横向联邦学习系统的安全性。

项目背景

联邦学习是一种新兴的机器学习范式，它通过在多个参与方之间共享模型参数来实现模型训练，从而避免了数据中心化的问题。然而，由于横向联邦学习系统中的参与方通常是独立的实体，因此这种分布式学习模式也带来了一些新的安全挑战。例如，恶意参与方可能会发送虚假的模型更新，从而破坏整个系统的学习过程。为了解决这些问题，我们提出了一种针对横向联邦学习系统的信任评估和异常检测方案，即SecFed。

项目目标

SecFed的目标是实现对横向联邦学习系统的安全保护。具体来说，SecFed通过引入信任评估机制和异常检测模块，实现了对横向联邦学习系统的安全保护。信任评估机制用于评估参与方的信誉，异常检测模块用于监控参与方的行为。通过这两个模块的协同工作，SecFed能够有效地检测到恶意参与方，并提高横向联邦学习系统的安全性。

项目意义

SecFed的研究对于提高横向联邦学习系统的安全性具有重要意义。通过引入信任评估机制和异常检测模块，SecFed能够有效地检测到恶意参与方，并提高横向联邦学习系统的安全性。这对于保护用户的隐私数据和提高模型的鲁棒性具有重要意义。