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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：一种基于迭代不变指标的拜占庭攻击检测方法，属于分布式机器学习领域。通过构造特征距离以及输出层偏差作为迭代不变指标，以检测拜占庭攻击。特征距离的计算基于预训练编码器，对预训练编码器提取的辅助数据集特征，与本地模型提取的辅助数据集特征之间的距离进行计算，从而有效检测模型中毒攻击；而输出层偏差基于对本地模型输出层梯度方差的分析，估计用户本地数据的分布，进而检测数据中毒攻击；此外，采用HDBSCAN聚类，即基于层次密度的空间聚类，对不同用户的迭代不变指标进行无需假设类数量的聚类，解决恶意用户比例未知的问题。本发明适用于分布式机器学习领域，在异步联邦学习的即时聚合策略下，提升攻击检测方法的鲁棒性与高效性。
主权项：1.一种基于迭代不变指标的拜占庭攻击检测方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：收集公开数据集，通过基于特征稳定性的数据集缩减技术获得辅助数据集，并通过预训练编码器提取辅助数据集的特征，获得对齐后的特征；步骤二：基于步骤一获得的辅助数据集以及经过对齐的预训练编码器特征集，计算本地模型的推土机距离与余弦相似度，并通过计算本地模型的输出层梯度的方差评估输出层偏差；步骤三：通过熵权法将步骤二所得推土机距离与余弦相似度进行加权求和，获得对特征距离的表征，并结合输出层偏差，对恶意本地模型进行过滤，提升攻击检测方法的鲁棒性与高效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于迭代不变指标的拜占庭攻击检测方法
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