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【学术讲座】面向联邦学习的用户级隐私攻击

发布时间:2019-05-16

  为进一步加深学生对网络安全、物联网、移动计算、数据挖掘与隐私保护等相关研究领域的了解,2019514日下午,信息工程学院专题讲座“面向联邦学习的用户级隐私攻击”在鉴主16楼学术报告厅顺利举行。本次讲座的主讲嘉宾是来自武汉大学计算机学院的王志波教授,信息学院的部分研究生师生参与本次讲座。 


  王志波教授就其研究方向中的研究背景知识、处理模型、mGAN-AI的主动及被动攻击、性能评估以及结论这五个方面展开了具体的讲解。首先,王志波教授对深度学习的定义、系统结构、集中及非集中学习框架、以及其项目目标等方面对他们所从事的项目进行了简要介绍。

 

  王志波教授提出处理模型主要有恶意服务器在训练阶段执行攻击、攻击者保持共享模型的结构不变的特点,本项目的攻击除了共享模型之外,恶意服务器还构建并训练GAN模型以侵犯用户的隐私。王教授在向同学们简单介绍了GAN模型后,重点介绍了mGAN-AI模型的理论原型和多任务GAN模型主要任务以及结构框架。王志波教授向我们展示了模型在不同的数据集及标准下的运行结果,得出该项目能够实现设计一个多任务GAN来模拟特定客户的数据分布,对客户身份进行新的区分;设计一种利用客户参数计算数据代表的方法,参数表征特定客户的数据分布的结论。 

  (供稿:柏菲 摄影:柏菲) 

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