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本发明涉及一种基于对抗性干扰的联邦学习成员推理攻击防御方法，属于机器学习中的联邦学习隐私保护技术领域。本方法建立了一种联邦学习成员推理攻击防御机制，在每次参与者上传利用本地数据训练好的模型参数之前，向模型参数中添加精心设计的对抗性干扰，使攻击者针对使用此种防御机制训练出来的模型进行成员推理攻击后得到的攻击准确率尽可能趋近50％，尽可能降低对目标模型性能的影响，从而同时满足联邦学习场景中用户数据隐私保护和协同训练高性能模型的需求。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113792331 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111002422.9
(22)申请日 2021.08.30
(71)申请人 北京理工大学
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