Logits Poisoning Attack in Federated Distillation

📄 arXiv: 2401.03685v1 📥 PDF

作者: Yuhan Tang, Zhiyuan Wu, Bo Gao, Tian Wen, Yuwei Wang, Sheng Sun

分类: cs.LG

发布日期: 2024-01-08

备注: 13 pages, 3 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出FDLA以解决联邦蒸馏中的中毒攻击问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦学习 知识蒸馏 中毒攻击 模型安全 分布式机器学习 数据隐私 攻击防御

📋 核心要点

  1. 现有的联邦蒸馏方法缺乏对中毒攻击的深入研究，导致对潜在脆弱性的理解不足。
  2. 本文提出FDLA，通过操控logit通信来实施中毒攻击，从而误导客户端模型的样本判别。
  3. 实验结果显示，FDLA在多种数据集和配置下有效降低了客户端模型的准确性，超越了现有基线算法。

📝 摘要（中文）

联邦蒸馏（FD）是一种新兴的分布式机器学习范式，通过知识蒸馏促进跨设备的知识传递。尽管FD日益受到关注，但对其框架内的中毒攻击研究相对匮乏。为此，本文提出FDLA，一种针对FD的中毒攻击方法，旨在通过操控logit通信显著降低客户端模型性能。通过多种数据集和攻击场景的广泛实验，结果表明FDLA在降低模型准确性方面优于现有基线算法，强调了在FD环境中建立强健防御机制的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是联邦蒸馏框架下的中毒攻击问题。现有方法未能充分考虑此类攻击的影响，导致对系统脆弱性的认识不足。

核心思路：FDLA的核心思路是通过操控logit通信来实施中毒攻击，旨在误导客户端模型对私有样本的判别，从而降低模型性能。这样的设计可以有效利用FD的知识传递机制，造成更大的影响。

技术框架：FDLA的整体架构包括数据收集、logit操控和模型评估三个主要模块。首先，收集客户端模型的logit信息，然后对其进行操控，最后评估攻击对模型性能的影响。

关键创新：FDLA的主要创新在于其针对联邦蒸馏的中毒攻击方法，特别是通过logit操控来实现攻击，这与传统的参数上传攻击方法有本质区别。

关键设计：在设计中，FDLA使用了特定的损失函数来优化logit操控效果，并在多种网络结构上进行了测试，以确保其在不同场景下的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，FDLA在多种数据集上有效降低了客户端模型的准确性，相较于现有基线算法，性能提升幅度显著，显示出其在联邦学习环境中的有效性和威胁性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括分布式机器学习、物联网设备的安全性以及隐私保护的数据分析。通过识别和缓解中毒攻击，能够提升联邦学习系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Federated Distillation (FD) is a novel and promising distributed machine learning paradigm, where knowledge distillation is leveraged to facilitate a more efficient and flexible cross-device knowledge transfer in federated learning. By optimizing local models with knowledge distillation, FD circumvents the necessity of uploading large-scale model parameters to the central server, simultaneously preserving the raw data on local clients. Despite the growing popularity of FD, there is a noticeable gap in previous works concerning the exploration of poisoning attacks within this framework. This can lead to a scant understanding of the vulnerabilities to potential adversarial actions. To this end, we introduce FDLA, a poisoning attack method tailored for FD. FDLA manipulates logit communications in FD, aiming to significantly degrade model performance on clients through misleading the discrimination of private samples. Through extensive simulation experiments across a variety of datasets, attack scenarios, and FD configurations, we demonstrate that LPA effectively compromises client model accuracy, outperforming established baseline algorithms in this regard. Our findings underscore the critical need for robust defense mechanisms in FD settings to mitigate such adversarial threats.