本文主要是介绍A Little Is Enough: Circumventing Defenses For Distributed Learning，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
联邦学习的攻击方法：LIE
简单的总结，只是为了能快速想起来这个方法。
无目标攻击
例如总共50个客户端，有24个恶意客户端，那么这个时候，他需要拉拢2个良性客户端
计算 50 − 24 − 2 50 − 24 = 0.923 \frac{50-24-2}{50-24}=0.923 50−2450−24−2=0.923，然后查正态分布的表，找到对应的z值，修改恶意客户端的参数即可。
def lie_attack(all_updates, z):avg = torch.mean(all_updates, dim=0)std = torch.std(all_updates, dim=0)return avg + z * std
后门攻击
就是在后门任务的损失上，多了一项，后门模型和正常模型距离损失。
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