論文の概要: Analysis of Federated Aggregation under Model Poisoning and Backdoor Attacks: A Reconstructed Cross-Dataset and Cross-Architecture Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11423v1
• Date: Tue, 11 Aug 2026 20:42:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.371358
• Title: Analysis of Federated Aggregation under Model Poisoning and Backdoor Attacks: A Reconstructed Cross-Dataset and Cross-Architecture Benchmark
• Title（参考訳）: モデルポジショニングとバックドアアタックによるフェデレートアグリゲーションの分析:再構築されたクロスデータセットとクロスアーキテクチャベンチマーク
• Abstract要約: 500セルのシード-1評価マトリックスを5つのアグリゲーション法で再構成した。 実行ログは454回のオリジナルランと36回の修復または再実行で特定された。 クルムは、サインフリップとガウス構成の両方で記録された最高精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Robust comparisons of federated aggregation methods require joint consideration of predictive performance, threat definitions, metric semantics, and execution provenance. A 500-cell seed-1 evaluation matrix was reconstructed across five aggregation methods, five datasets, five architectures, and four recorded conditions: clean, sign-flipping, Gaussian, and BadNets. Successful execution logs were identified for 454 original runs and 36 repaired or rerun executions, whereas 10 clean SVHN cells were supported by summary-only provenance. Trimmed Mean achieved the highest clean macro-mean accuracy (76.02%) and the lowest mean within-task rank (1.70). Krum attained the highest recorded accuracy under both sign-flipping and Gaussian configurations. These relative rankings remained unchanged when analysis was restricted to 21 task pairs for which original successful logs were available for every method-condition combination. Audit of the supplied BadNets metric implementation established that every test input is triggered prior to target-label counting; consequently, the retained metric represents Triggered Target-Label Rate (TTLR) rather than a conventional target-excluding attack success rate. An audit of the supplied FedPARETO scaffold further identified a pathway in which predictive summaries may characterize an uncorrupted local model while the aggregation weight is applied to a separately corrupted update, introducing a potential discrepancy between reported predictive outcomes and the updates used for aggregation. The canonical matrix contains a single identified seed for each cell, and exact attack and configuration lineage is incomplete. Accordingly, the findings should be interpreted as descriptive comparisons within the recorded configurations and not as statistical estimates or universal claims regarding robustness.
• Abstract（参考訳）: 連合集約手法のロバストな比較では、予測性能、脅威定義、計量意味論、実行証明を共同で検討する必要がある。 500セルのシード-1評価マトリックスは,5つのアグリゲーションメソッド,5つのデータセット,5つのアーキテクチャ,記録された4つの条件 – クリーン,サインフリップ,ガウス,バッドネット – で再構成された。 成功した実行ログは454回のオリジナル実行と36回の修正または再実行で特定されたが、10個のクリーンSVHN細胞は要約のみの証明でサポートされている。 Trimmed Meanは最もクリーンなマクロ平均精度 (76.02%) が高く、最小のタスク内ランク (1.70) を達成した。 クルムは、サインフリップとガウス構成の両方で記録された最高精度を達成した。 これらの相対的なランキングは、分析が21のタスクペアに制限された時点でも変化せず、元の成功したログは、メソッドと条件の組み合わせ毎に利用可能であった。 供給されたBadNetsメトリックの実装の監査は、すべてのテスト入力がターゲットラベルカウントの前にトリガーされることを確立し、その結果、保持されたメトリックは従来のターゲットラベル攻撃の成功率ではなく、Trigered Target-Label Rate(TTLR)を表す。 供給されたFedPARETOの足場の監査により、予測サマリーが非破壊的な局所モデルを特徴付けることができる経路がさらに特定され、集計重量は別々に破損した更新に適用され、報告された予測結果とアグリゲーションに使用される更新との間に潜在的な相違が生じる。 正準行列は、各細胞に対して単一の同定された種子を含み、正確な攻撃及び構成系統は不完全である。 したがって、この結果は記録された構成の中で記述的な比較として解釈されるべきであり、統計的推定やロバスト性に関する普遍的な主張として解釈するべきではない。

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