Wireless ad hoc federated learning (WAFL) is a fully decentralized collaborative machine learning framework organized by opportunistically encountered mobile nodes. Compared to conventional federated learning, WAFL performs model training by weakly synchronizing the model parameters with others, and this shows great resilience to a poisoned model injected by an attacker. In this paper, we provide our theoretical analysis of the WAFL's resilience against model poisoning attacks, by formulating the force balance between the poisoned model and the legitimate model. According to our experiments, we confirmed that the nodes directly encountered the attacker has been somehow compromised to the poisoned model but other nodes have shown great resilience. More importantly, after the attacker has left the network, all the nodes have finally found stronger model parameters combined with the poisoned model. Most of the attack-experienced cases achieved higher accuracy than the no-attack-experienced cases.


翻译:无线特设联邦学习组织(WAFL)是一个完全分散的协作机器学习框架,它是由机会性接触的移动节点组织起来的。与传统的联合学习相比,WAFL通过与其他方的模型参数同步不力来进行模型培训,这表明对攻击者注入的有毒模型具有很强的弹性。在本文中,我们通过在有毒模型和合法模型之间形成力量平衡,对WAFL抵御模式中毒袭击的复原力进行了理论分析。根据我们的实验,我们确认直接遇到攻击者的节点在某种程度上被有毒模型所损害,但其他节点表现出很强的韧性。更重要的是,在攻击者离开网络后,所有节点最终发现与有毒模型相结合的更强大的模型参数。大多数袭击经验案例的准确性都高于无攻击经验案例。

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