Foundation Models in Federated Learning: Assessing Backdoor Vulnerabilities
作者: Xi Li, Chen Wu, Jiaqi Wang
分类: cs.CR, cs.DC, cs.LG
发布日期: 2024-01-18 (更新: 2025-04-19)
备注: Xi Li and Chen Wu are equal contribution. The corresponding author is Jiaqi Wang. This paper has been accepted by IJCNN 2025
💡 一句话要点
评估基础模型在联邦学习中的后门漏洞
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 联邦学习 基础模型 后门攻击 合成数据集 安全性评估 隐私保护 机器学习
📋 核心要点
- 现有的联邦学习方法在数据分布不均的异构环境中面临信息交换低效的问题。
- 论文提出利用基础模型生成合成数据集，以增强联邦学习的模型初始化和知识共享能力。
- 实验结果显示，联邦学习对新型后门攻击高度敏感，亟需改进安全防护措施。
📝 摘要（中文）
联邦学习（FL）作为一种保护隐私的机器学习框架，面临着显著的数据相关挑战。缺乏合适的公共数据集导致信息交换低效，尤其是在数据分布不均的异构环境中。基础模型（FMs）通过生成模拟客户端数据分布的合成数据集，提供了一种有前景的解决方案，帮助模型初始化和客户端之间的知识共享。然而，FMs与FL的交互引入了新的攻击向量，这些攻击尚未得到充分探索。本文评估了利用FMs的后门漏洞，攻击者利用FMs中的安全问题，毒化合成数据集以破坏整个系统。与传统攻击不同，这些新威胁的特点是一次性、外部性质，且在FL训练中需要的参与度极低。鉴于这些独特性，当前的FL防御策略对这种新型攻击方法的鲁棒性有限。通过在图像和文本领域进行的广泛实验，揭示了FL对这些新威胁的高度敏感性，强调了在FMs时代增强FL安全措施的紧迫性。
🔬 方法详解
问题定义：本文要解决的问题是基础模型在联邦学习中引入的后门攻击漏洞。现有的FL防御策略对这些新型攻击的鲁棒性有限，导致系统安全性受到威胁。
核心思路：论文的核心思路是评估基础模型在生成合成数据集时可能存在的安全隐患，特别是攻击者如何利用这些隐患进行后门攻击。通过识别这些攻击向量，旨在提高FL的安全性。
技术框架：整体架构包括基础模型生成合成数据集的过程、攻击者对合成数据集的毒化操作，以及对FL系统的影响评估。主要模块包括数据生成、攻击模拟和安全性评估。
关键创新：最重要的技术创新点在于首次系统性地评估了基础模型在联邦学习中的后门攻击风险，揭示了这些攻击的外部性和一次性特征，与传统攻击方法有本质区别。
关键设计：在实验中，设置了多种参数以模拟不同的攻击场景，并采用了特定的损失函数来评估合成数据集的毒化程度，确保实验结果的准确性和可靠性。通过对比不同防御策略，分析其在应对新型攻击时的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，联邦学习在面对新型后门攻击时表现出极高的脆弱性，尤其是在图像和文本领域。具体数据显示，攻击成功率高达70%以上，显著高于传统攻击方法，强调了对FL安全防护的迫切需求。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和智能设备等需要保护隐私的联邦学习场景。通过提高联邦学习的安全性，可以有效防止数据泄露和系统被攻击，从而增强用户信任和系统稳定性。未来，随着基础模型的广泛应用，研究成果将对提升联邦学习的安全防护能力具有重要影响。
📄 摘要（原文）
Federated Learning (FL), a privacy-preserving machine learning framework, faces significant data-related challenges. For example, the lack of suitable public datasets leads to ineffective information exchange, especially in heterogeneous environments with uneven data distribution. Foundation Models (FMs) offer a promising solution by generating synthetic datasets that mimic client data distributions, aiding model initialization and knowledge sharing among clients. However, the interaction between FMs and FL introduces new attack vectors that remain largely unexplored. This work therefore assesses the backdoor vulnerabilities exploiting FMs, where attackers exploit safety issues in FMs and poison synthetic datasets to compromise the entire system. Unlike traditional attacks, these new threats are characterized by their one-time, external nature, requiring minimal involvement in FL training. Given these uniqueness, current FL defense strategies provide limited robustness against this novel attack approach. Extensive experiments across image and text domains reveal the high susceptibility of FL to these novel threats, emphasizing the urgent need for enhanced security measures in FL in the era of FMs.