論文の概要: Towards Distributed Backdoor Attacks with Network Detection in Decentralized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15005v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 00:47:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:38.375512
• Title: Towards Distributed Backdoor Attacks with Network Detection in Decentralized Federated Learning
• Title（参考訳）: 分散型フェデレーション学習におけるネットワーク検出による分散型バックドアアタックの実現
• Authors: Bohan Liu, Yang Xiao, Ruimeng Ye, Zinan Ling, Xiaolong Ma, Bo Hui,
• Abstract要約: 攻撃成功率はネットワークアーキテクチャにおける攻撃者の分布に依存することを実験的に実証した。 本論文は,攻撃者が位置情報を判断できないことを考慮し,攻撃者の位置分布に関わらず高い攻撃成功率を達成することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.53594850037861
• License:
• Abstract: Distributed backdoor attacks (DBA) have shown a higher attack success rate than centralized attacks in centralized federated learning (FL). However, it has not been investigated in the decentralized FL. In this paper, we experimentally demonstrate that, while directly applying DBA to decentralized FL, the attack success rate depends on the distribution of attackers in the network architecture. Considering that the attackers can not decide their location, this paper aims to achieve a high attack success rate regardless of the attackers' location distribution. Specifically, we first design a method to detect the network by predicting the distance between any two attackers on the network. Then, based on the distance, we organize the attackers in different clusters. Lastly, we propose an algorithm to \textit{dynamically} embed local patterns decomposed from a global pattern into the different attackers in each cluster. We conduct a thorough empirical investigation and find that our method can, in benchmark datasets, outperform both centralized attacks and naive DBA in different decentralized frameworks.
• Abstract（参考訳）: 分散バックドアアタック(DBA)は、集中型連邦学習(FL)における集中型アタックよりも高い攻撃成功率を示している。 しかし、分散FLでは研究されていない。 本稿では,DBAを分散FLに直接適用する一方で,攻撃成功率はネットワークアーキテクチャにおける攻撃者の分布に依存することを実験的に実証する。 本論文は,攻撃者が位置情報を判断できないことを考慮し,攻撃者の位置分布に関係なく高い攻撃成功率を達成することを目的とする。 具体的には,まず,ネットワーク上の攻撃者間の距離を予測してネットワークを検出する手法を設計する。 そして、その距離に基づいて、攻撃者を異なるクラスタにまとめる。 最後に,グローバルパターンから分解された局所パターンを各クラスタ内の異なる攻撃者に埋め込むアルゴリズムを提案する。 我々は、徹底的な実験的な調査を行い、ベンチマークデータセットでは、異なる分散フレームワークにおける集中的な攻撃と素直なDAAの両方より優れたパフォーマンスが得られることを確かめる。

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