基于梯度回溯的聯(lián)邦學(xué)習(xí)搭便車攻擊檢測(cè)

摘要： 隨著車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，快速增長(zhǎng)的智能汽車產(chǎn)生了海量的用戶數(shù)據(jù).這些海量的數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練智能化的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模型有極高的價(jià)值.傳統(tǒng)的智能模型訓(xùn)練需要在云端集中式地收集原始數(shù)據(jù)，這將消耗大量通信資源并存在隱私泄露和監(jiān)管限制等問(wèn)題.聯(lián)邦學(xué)習(xí)提供了一種模型傳輸代替數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆植际接?xùn)練范式用于解決此類問(wèn)題.然而，在實(shí)際的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，存在惡意用戶通過(guò)偽造本地模型騙取服務(wù)器獎(jiǎng)勵(lì)的情況，即搭便車攻擊... （共14頁(yè)）