联邦学习中的攻击手段与防御机制研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第5期北京时间：

作者：张世文, 陈双, 梁伟, 李仁发

单位：1.湖南科技大学 计算机科学与工程学院，湖南 湘潭 411201；2.湖南大学 信息科学与工程学院，长沙 410082

摘要：联邦学习的攻防技术是联邦学习系统安全的核心问题。联邦学习的攻防技术能大幅降低联邦学习系统被攻击的风险，明显提升联邦学习系统的安全性。深入了解联邦学习的攻防技术，可以推进联邦学习领域的研究，实现联邦学习的广泛应用。因此，对联邦学习的攻防技术进行研究具有十分重要的意义。简要地介绍了联邦学习的概念、基本工作流程、类型及可能存在的安全问题；介绍联邦学习系统可能遭受到的攻击，梳理了相关研究；从联邦学习系统有无目标性的防御措施出发，将防御措施分为通用性防御措施及针对性防御措施两类，并对其进行了针对性的总结；对联邦学习安全性未来的研究方向进行了梳理与分析，为相关研究者在联邦学习安全性方面的研究工作提供了参考。

关键词：联邦学习,攻击手段,防御措施,隐私保护