科研背景

联邦机器学习(Federated Learning) 本质上是一种分布式机器学习技术,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模。在联邦学习中，用户端不用上传自己的本地数据，只需要在本地训练数据形成一个本地模型，然后每个用户端将自己训练的本地模型上传到联邦服务器，联邦服务器对所有传上来的模型进行聚合，然后再把聚合后的模型发送回给用户端。用户端根据模型来继续调整自己的本地模型，或者进行数据的预测等等。本报告边缘计算部署的联邦学习中存在的问题分享一种可行的方案。

科研问题

1、作为边缘计算中的数据源，资源受限的物联网设备容易受到破坏和中毒攻击。

2、直接使用联邦学习技术虽然没有直接传输数据集，但并不能提供足够的帮助对诚实设备上的用户敏感数据进行强大的隐私保护。

科研目的

1、针对中毒攻击实行基于权重的检测方案来抵御中毒攻击，对边缘节点中终端设备上传的参数进行异常检测。

2、利用差分隐私技术来保护边缘计算环境中数据和模型的隐私。

科研内容