数据投毒攻击通过对恶意客户端的训练数据进行投毒，而模型投毒攻击则修改全局模型以嵌入后门。数据中毒攻击通常依赖于固定模式的触发器，或者通过在客户端本地数据上训练的模型来优化触发器模式。然而，这些方法有两个显著的缺点：首先，使用固定模式的触发器更有可能引发模型结构和参数的异常修改，从而增加被检测到的风险，特别是在涉及人工检查的场景中。其次，由于异质性，对本地模型有效的后门攻击可能对全局模型不具有同样的有效性。
在模型投毒攻击中，攻击者通常需要足够的系统先验信息，例如全局模型的结构、学习率和裁剪规范，以便在配备防御机制的服务器中避免被检测到。然而，这在现实场景中是不切实际的。此外，各种更灵活的防御策略正在涌现，使得成功发动后门攻击变得更加困难。
数据投毒攻击和模型投毒攻击
2025-02-16
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简介：
数据投毒攻击通过污染恶意客户端的训练数据，模型投毒攻击则修改全局模型嵌入后门。前者依赖固定模式触发器或优化触发器模式，但存在异常修改易被检测和异质性导致效果不佳的问题。后者需大量系统先验信息，现实中难以获取，且面对新兴防御策略，成功发动后门攻击愈发困难。
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