arXiv 隐私论文· Xi Chen·· 17 小时前AI 评分41
FedGraph：基于图聚合防御联邦大语言模型微调中的后门攻击
FedGraph: Defending Federated Large Language Model Fine-Tuning Against Backdoor Attacks via Graph-Based Aggregation
AI 导读
FedGraph 是一种基于图聚合的联邦大语言模型微调防御框架，通过将客户端建模为动态图中的节点并提取结构特征，区分更新高度一致的恶意客户端与更新分散的良性客户端，在聚合阶段识别并抑制恶意贡献。实验显示，该方法将攻击成功率持续降至 10% 以下，平均检测准确率达 95.5%，误报率仅 2.33%，显著优于现有联邦学习防御方法。
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