Backdoor attack and defense in federated generative adversarial network-based medical image synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Deep Learning-based image synthesis techniques have been applied in healthcare research for generating medical images to support open research and augment medical datasets. Training generative adversarial neural networks (GANs) usually require large amounts of training data. Federated learning (FL) provides a way of training a central model using distributed data while keeping raw data locally. However, given that the FL server cannot access the raw data, it is vulnerable to backdoor attacks, an adversarial by poisoning training data. Most backdoor attack strategies focus on classification models and centralized domains. It is still an open question if the existing backdoor attacks can affect GAN training and, if so, how to defend against the attack in the FL setting. In this work, we investigate the overlooked issue of backdoor attacks in federated GANs (FedGANs). The success of this attack is subsequently determined to be the result of some local discriminators overfitting the poisoned data and corrupting the local GAN equilibrium, which then further contaminates other clients when averaging the generator's parameters and yields high generator loss. Therefore, we proposed FedDetect, an efficient and effective way of defending against the backdoor attack in the FL setting, which allows the server to detect the client's adversarial behavior based on their losses and block the malicious clients. Our extensive experiments on two medical datasets with different modalities demonstrate the backdoor attack on FedGANs can result in synthetic images with low fidelity. After detecting and suppressing the detected malicious clients using the proposed defense strategy, we show that FedGANs can synthesize high-quality medical datasets (with labels) for data augmentation to improve classification models' performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».