联邦学习双防御：防投毒与梯度泄露 华南理工深北莫成果登顶TMC与IoT
（图片来自网络）
【新智元导读】在人工智能与物联网（IoT）发展浪潮下，数据隐私与安全难题日益突出。华南理工大学计算机学院与深圳北理莫斯科大学合作，推出FedMSBA与FedMAR两项联邦学习防御技术，分别针对数据投毒攻击与梯度泄露问题，相关研究成果发表于国际顶级期刊IEEE TMC（2025）与IoT（2025），为联邦学习在物联网场景下的安全部署提供重要支撑。
随着联邦学习在物联网系统广泛应用，保障数据隐私同时抵御恶意攻击成为学界与产业关注焦点。针对这一问题，研究团队提出两项防御方案：
FedMSBA：参与方梯度隐私防御
FedMSBA聚焦参与方本地模型梯度隐私保护，采用混合差分隐私机制与逐层感知方法。它基于Rényi差分隐私（RDP），实现逐层隐私预算自适应分配，动态为神经网络层分配隐私预算，保障高风险层更强隐私保护、低风险层更高效训练。通过结合高斯与拉普拉斯噪声机制，结合修正敏感度估计，既减少噪声总量又精准抵御梯度泄露攻击。
实验验证显示，FedMSBA在MNIST、CIFAR-10等多数据集上，能有效降低重构图像清晰度，同时保持模型性能略有提升，资源占用友好。
FedMAR：服务器端防御框架
FedMAR针对服务器端隐私与稳健性设计，采用多阶段聚合与回滚机制。它通过3σ准则甄别恶意参与方，利用回滚策略削弱投毒攻击影响；结合Rényi差分隐私保障服务器端隐私，同时通过聚合中心点与偏差标准检测搭便车攻击，实现鲁棒性与隐私动态平衡。
在复合攻击场景下，FedMAR能保持模型精度，在隐私预算有限时仍有效抵御攻击，为物联网联邦学习安全提供端到端防御方案。
这两项研究成果填补了联邦学习在特定攻击场景下的防御空白，为大规模物联网联邦学习系统安全部署提供理论与实践支撑，标志联邦学习安全研究迈向新阶段。
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