论文阅读-【论文阅读笔记】BapFL:You can backdoor personalized federated learning

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期刊：2024 TKDD

BapFL : You can Backdoor Personalized Federated Learning | ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

问题：

        具有参数解耦(parameter decoupling)的pFL方法能够显著增强对后门攻击的鲁棒性，但本文证明了pFL仍然能够被后门攻击

        pFL造成了恶意客户端和良性客户端之间的异构性

创新：

        证明了参数解耦的pFed仍然容易受到后门攻击

        只毒害特征编码器，同时保持类别固定

        引入噪声使类别多样化，模拟良性客户端的类别

方法：

        key idea

        良性客户端与恶意客户端的决策边界明显不同——> 对有毒样本特征表达的部分投毒的同时保持分类器的稳定

        异质性会使不同客户端的决策边界产生不同程度的偏移，但存在子空间s^0s0s^0s0仍能将两个类别的客户端正确归类 ——>引入噪声使分类器多样化来增强攻击的可推广性，将有毒样本归为子空间中

        整体算法

        恶意客户端的优化目标如下，表示在有毒样本上训练的模型loss，但是攻击方无法获取到其他客户端的分类器(在解耦的pFL中只上传特征提取器，客户端在其本地训练分类器)

        直接使用初始化的分类器会使攻击方收敛缓慢且不稳定，因此添加高斯噪声到分类器上

        后门攻击的目标是使模型学习触发器到目标标签的映射，优化目标如下

实验：

        在ASR（后门成功率）和MTA（主任务精度）上的对比试验，本方法更有效且稳定

        数据异质性影响。在MTA相当的情况下，本方法始终优于基线

        客户端共享层数的影响（CIFAR）。共享越多后门成功率越高，但共享较少会影响MTA。需要权衡

        攻击者数量。在只有1个攻击方的情况下本方法依然实现了高ASR

        攻击间隔的影响。结合了缩放技术

        消融——噪声水平的影响

        面对不同防御时的效果