【摘 要】
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当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数据的安全性.首先对特定场景下联邦学习的概念、分类和威胁模型进行介绍;其次介绍联邦学习的机密性、完整性、可用性(CIA)模型;然后对破坏联邦学习CIA模型的攻击方法进行分类研究;最后对CIA模型当前面临的问题挑战和未来研究方向进行分析和总结.
【机 构】
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中国人民武装警察部队 北京100089;齐鲁师范学院生命科学学院 济南250200;生态环境部信息中心 北京100029;北京理工大学网络空间安全学院 北京100081
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当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数据的安全性.首先对特定场景下联邦学习的概念、分类和威胁模型进行介绍;其次介绍联邦学习的机密性、完整性、可用性(CIA)模型;然后对破坏联邦学习CIA模型的攻击方法进行分类研究;最后对CIA模型当前面临的问题挑战和未来研究方向进行分析和总结.
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