FDBA：联邦学习中的细粒度分布式后门攻击
Fine-grained Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning
AI 导读
研究者提出细粒度分布式后门攻击框架 FDBA，用动态触发器生成与嵌入向量优化，在更少投毒样本下实施攻击。该方法基于 Canny 算法提取图像边缘特征并注入 Laplacian 噪声，再经 RGB 通道分解隐藏分布式触发器，同时用嵌入向量对比学习把投毒样本拉向目标类中心。在 CIFAR-10 上，目标 ASR 介于 70% 至 90% 时，FDBA 相比 DBA 减少 37.4%–48.4% 的投毒比例；Non-IID 极端异构下保留 84.7% 的 IID 攻击性能，DBA 降至 73.5%，并能绕过主流防御机制。