論文の概要: BAGEL: Backdoor Attacks against Federated Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16113v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 13:05:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 15:42:08.066384
- Title: BAGEL: Backdoor Attacks against Federated Contrastive Learning
- Title（参考訳）: BAGEL:Federated Contrastive Learningに対するバックドア攻撃
- Authors: Yao Huang, Kongyang Chen, Jiannong Cao, Jiaxing Shen, Shaowei Wang, Yun Peng, Weilong Peng, Kechao Cai,
- Abstract要約: 本研究では,FCL(Federated Contrastive Learning)に対するバックドア攻撃を先駆的研究として研究する。
悪意のあるクライアントは、悪質なローカルアップデートをアップロードすることで、グローバルエンコーダにバックドアを注入できる。
また、2つの異なるバックドア攻撃の観点から、複数の下流モデルにバックドアを注入する方法についても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.32846642838125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Contrastive Learning (FCL) is an emerging privacy-preserving paradigm in distributed learning for unlabeled data. In FCL, distributed parties collaboratively learn a global encoder with unlabeled data, and the global encoder could be widely used as a feature extractor to build models for many downstream tasks. However, FCL is also vulnerable to many security threats (e.g., backdoor attacks) due to its distributed nature, which are seldom investigated in existing solutions. In this paper, we study the backdoor attack against FCL as a pioneer research, to illustrate how backdoor attacks on distributed local clients act on downstream tasks. Specifically, in our system, malicious clients can successfully inject a backdoor into the global encoder by uploading poisoned local updates, thus downstream models built with this global encoder will also inherit the backdoor. We also investigate how to inject backdoors into multiple downstream models, in terms of two different backdoor attacks, namely the \textit{centralized attack} and the \textit{decentralized attack}. Experiment results show that both the centralized and the decentralized attacks can inject backdoors into downstream models effectively with high attack success rates. Finally, we evaluate two defense methods against our proposed backdoor attacks in FCL, which indicates that the decentralized backdoor attack is more stealthy and harder to defend.
- Abstract（参考訳）: Federated Contrastive Learning (FCL)は、ラベルなしデータの分散学習において、新たなプライバシ保護パラダイムである。
FCLでは、分散パーティはラベルのないデータでグローバルエンコーダを協調的に学習し、グローバルエンコーダは、多くの下流タスクのためのモデルを構築する機能抽出器として広く使用することができる。
しかし、FCLは、既存のソリューションではめったに調査されない分散性のため、多くのセキュリティ脅威(例えば、バックドア攻撃)に対して脆弱である。
本稿では,FCLに対するバックドア攻撃を先駆的な研究として検討し,分散ローカルクライアントに対するバックドア攻撃が下流タスクにどのように作用するかを説明する。
具体的には、このシステムでは、悪意のあるクライアントが悪質なローカルアップデートをアップロードすることで、バックドアをグローバルエンコーダに注入できるので、このグローバルエンコーダで構築された下流モデルもバックドアを継承する。
また、複数の下流モデルにバックドアを注入する方法についても検討し、それぞれ異なる2つのバックドア攻撃、すなわち \textit{centralized attack} と \textit{decentralized attack} について検討する。
実験の結果, 集中攻撃と分散攻撃の両方が, 下流モデルにバックドアを効果的に注入し, 高い攻撃成功率を示すことがわかった。
最後に,FCLにおけるバックドア攻撃に対する2つの防御方法の評価を行った。
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