【论文阅读笔记】Local and Central Differential Privacy for Robustness and Privacy in Federated Learning-Toy模板网

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会议：NDSS 2022 [2009.03561] Local and Central Differential Privacy for Robustness and Privacy in Federated Learning (arxiv.org)

问题：

尽管联邦学习能在一定程度上保护数据隐私，但也存在隐私和鲁棒性漏洞

主要贡献：

首次发现LDP和CDP都可以抵御后门攻击

发现仅在FL的非攻击者上应用LDP可以提高后门攻击的准确性

LDP和CDP可以防止（白盒）成员推断

LDP与CDP均不能防御属性推断攻击

Preliminaries

差分隐私

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LDP本地差分隐私：每个参与者向服务器发送更新之前添加噪声。对参与者数据集中的记录进行了限制。各个参与者在其本地运行DP可以使用moments accountant来分配隐私预算

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CDP中央差分隐私：服务器应用DP聚合算法。限制了关于特定参与者的信息。服务器截取参与者更新的l2范数，然后聚合截取的更新并将高斯噪声添加到聚合中，来防止过度适应任何参与者的更新。为了跟踪花费的隐私预算，可以使用moments accountant。

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moments accountant

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方法：

对LDP和CDP进行针对后门的攻击实验

通常使用范数裁剪和弱差分隐私，但二者均不能防御推理攻击

实验设置：数据集EMNIST，CIFAR10，Reddit，Sentiment140

1）所有参与方上部署CDP

2）所有参与方上部署LDP（包括攻击者）

3）仅在非攻击者上部署LDP

4）范数裁剪

5）弱差分隐私

攻击方设置

1）单像素攻击（右下角像素）

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2）CIFAR10的语义后门

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3）Reddit评论数据集的语义后门

攻击者预测的句子包括“伦敦”这座城市，并以预设的单词作为后门。如后门句：1）“伦敦人很有攻击性”，2）“伦敦的天气总是晴朗的”，3）“住在伦敦很便宜”

4）Sentiment140语义后门

攻击者在训练数据中注入后门文本“我感觉很棒”，以使聚合模型将带有后门文本的推文分类为负面推文。

后门攻击

实验结果（攻击为can you really backdoor FL）

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3a 4a 5a 6a无约束攻击，在没有任何来自服务器端的对攻击者约束的情况下完成。即使每轮只有一名攻击者，这种攻击仍能发挥出很好的效果。

3b 4b 5b 6b范数边界。可以在一定程度上抵御攻击，且对模型可用性没有影响。

3c 4c 5c 6c弱差分隐私。效果类似范数边界。但该方法隐私预算很高，不能为参与方提供隐私保护。

3d 4d 5d 6d本地差分隐私。缓解了攻击，但模型可用性较weak-DP差。

3e 4e 5e 6e中央差分隐私。能更好的消除后门攻击，主任务精度和本地差分隐私差不多。

实验结果（增加攻击者数量）

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7a 8a 9a 10a随着攻击者的增多，后门的准确性得到了提高，实用性也降低了。但是从效用的降低中识别后门攻击并不是完全，在EMNIST和CIFAR10中，即使有90名攻击者，实用程序也仅减少到88%和78%左右。在Reddit中，10310名攻击者（占参与者的20%）的效用从19%下降到16%。在Sentiment140中，20%的参与者是攻击者，主要任务的准确率从80%左右降低到70%左右。

7b 8b 9b 10b减轻了攻击，但与setting1相比可用性有所降低。

7c 8c 9c 10c较范数裁剪更进一步减轻了攻击

7d 8d 9d 10d展示了攻击方不应用LDP的情况下的结果，增强了攻击并提高了后门准确性（对后门防御不利影响）

7e 8e 9e 10e LDP应用于所有参与方，缓解攻击但模型效用较差

7f 8f 9f 10f 应用CDP，总体上减轻了攻击

推理攻击（Comprehensive privacy analysis of deep learning. 白盒成员推理攻击与Exploiting unintended feature leakage in collaborative learning. 属性推理攻击）

成员推理攻击

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无防御情况：与本地攻击者相比，全局攻击者可以执行更有效的攻击

范数边界&弱DP：两者对于成员推理攻击的防御均无效

LDP&CDP：LDP减轻了攻击，即使针对最强大的主动攻击（即隔离梯度），LDP也会将CIFAR100数据集的攻击准确率从91%左右降低到53%左右，在本地被动攻击的情况下，它将Purchase100的攻击准确率从68%左右降低到54%，将Texas100的攻击准确度从66%降低到58%。DP总体上也能成功防御成员推理攻击，由于CDP应用于服务器可信的情况下因此不评估全局攻击的情况，CDP在CIFAR100中将针对被动本地攻击者的攻击准确率从73%降低到58%，在Purchase100中将针对主动本地攻击者的准确率从68%降低到55%。在得克萨斯州100，它通过将攻击准确率从62%降低到54%来缓解被动的局部攻击。

属性推断攻击

CDP和LDP对于属性推断攻击的防御均不成功，AUC没有显著变化。

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总结

是一篇实验性质的文章，对LDP和CDP做了比较详细的实验，尤其是仅在非攻击方上使用LDP能提高后门攻击准确率这一发现还是比较有意义的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790655.html

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