時間分割多重化を用いた連続スパイクバックドアアタックによる連邦型ニューロモーフィック学習の脆弱性

連邦型ニューロモーフィック学習システムに対して、時間分割多重化の概念を用いた新しいタイプのバックドアアタック「Spikewhisper」を提案し、その有効性を実証した。Spikewhisperは、ニューロモーフィックデータの時間的特性を利用し、各悪意のあるクライアントが異なるタイムスライスにそれぞれ異なるローカルトリガーを挿入することで、検知を回避しつつ高い攻撃成功率を達成する。