基于后门攻击的联邦学习恶意软件检测系统脆弱性分析

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摘要：深度学习技术已成为恶意软件检测的核心技术之一，然而其依赖于集中式训练，需要定期更新数据库并进行重训练以应对恶意软件的不断演进。联邦学习作为一种新兴的分布式学习技术，通过在多个客户端本地训练分类模型并共享学习成果以构建全局模型，能有效保护数据隐私并适应恶意软件的多样化；但联邦学习由于其分布式的特性，易受到恶意客户端后门攻击的影响。（剩余20098字）

试读结束

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