Federated Backdoor Attack Defense with Invariant Aggregator

Core Concepts

Proposing an invariant aggregator to defend against backdoor attacks in federated learning by redirecting aggregated updates to invariant directions.

Abstract

Federated learning allows training models without sharing private data directly.
Backdoor attacks in federated learning can control model predictions using triggers.
Existing defenses may fail over flat loss landscapes.
Proposed invariant aggregator redirects updates to invariant directions to mitigate backdoor attacks.
The approach combines AND-mask and trimmed-mean estimator for defense.
Theoretical and empirical results show the effectiveness of the defense.

Stats

"Our approach decreases the ASR by 61.6% on average."
"On average, our approach decreases the backdoor attack success rate by 61.6%."

Quotes

"Our approach decreases the ASR by 61.6% on average."

Key Insights Distilled From

Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks

by Xiaoyang Wan... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2210.01834.pdf

Deeper Inquiries

How can the proposed defense approach be applied to other types of attacks in federated learning

제안된 방어 접근 방식은 다른 유형의 공격에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 수직적 페더레이션 학습에서 데이터 유출을 방지하기 위해 이 방식을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 각 클라이언트의 개인 데이터가 보호되면서 모델이 효율적으로 학습될 수 있습니다. 또한, 분산된 적대적 공격에 대비하여 클라이언트 간의 신뢰성 있는 학습을 보장할 수 있습니다.

What are the potential limitations of the invariant aggregator in defending against sophisticated backdoor attacks

불변 집계기의 잠재적인 한계는 고도로 정교한 백도어 공격에 대한 방어에 있을 수 있습니다. 예를 들어, 백도어 공격자가 모델의 특정 부분을 타겟팅하여 미세하게 조작하는 경우에는 불변 집계기가 이를 탐지하고 방어하기 어려울 수 있습니다. 또한, 백도어 공격이 다양한 형태로 진화하면서 새로운 공격 기법에 대한 대비가 필요할 수 있습니다.

How can the concept of flat loss landscapes be leveraged to enhance the security of federated learning systems further

평평한 손실 지형의 개념은 페더레이션 학습 시스템의 보안을 강화하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 손실 지형의 평탄성을 이용하여 모델의 최적화 과정에서 이상 행위를 탐지하고 방어하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 손실 지형의 특성을 분석하여 모델의 안정성을 향상시키고 새로운 공격에 대비하는 방법을 개발할 수 있습니다.