面向标签翻转攻击的半去中心化联邦学习同侪相对信任更新筛选研究
Peer-Relative Trust-Guided Update Screening for Robust Semi-Decentralized Federated Learning under Label-Flipping Attacks
内容摘要
一篇 arXiv 预印本提出在半去中心化联邦学习（SDFL）中结合稳健验证效用分数与基于方向、范数的更新质量，实现同侪相对更新筛选。在 50 个 MNIST 客户端、20% 持续标签翻转攻击者、Dirichlet 异质性 0.5 与 0.1、100 轮通信、5 组配对随机种子的实验中，作者称中等异质性下最终准确率达 98.37%，拒绝 95.82% 恶意更新并保留 90.30% 良性更新（KS=1.00）；严重异质性下准确率 95.25%，拒绝 88.55% 恶意更新、保留 76.90% 良性更新（KS=0.96）。作者指出仅信任加权在最异质条件下效用略高但会接受全部恶意提交，结果区分了影响缓解与显式遏制，并量化了筛选引入的效用-选择性权衡；该研究为可接入区块链审计与激励层的链下治理核心提供了实证验证。
来源：arXiv · 区块链与交易研究 · arxiv.org
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