去中心化联邦学习中的拜占庭节点放置优化
Optimizing Byzantine Node Placement in Decentralized Federated Learning
AI 导读
去中心化联邦学习（DFL）的安全评估通常关注拜占庭参与者如何行动，却忽视了哪些参与者被攻陷。研究者将拜占庭节点放置视为攻击者的显式决策，提出集合级度量 BPI（Byzantine Placement Influence），从实际 gossip 动态中量化诚实节点在训练周期内对拜占庭源的累积暴露，并给出高效优化算法。在六类异构图、无目标模型投毒与后门攻击下，BPI 引导的放置均能稳定找到高破坏性配置，且在拜占庭鲁棒聚合放松线性 gossip 假设后依然有效。