Buffer is All You Need: Defending Federated Learning against Backdoor Attacks under Non-iids via Buffering
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lyu, Xingyu, Wang, Ning, Xiao, Yang, Li, Shixiong, Li, Tao, Chen, Danjue, Chen, Yimin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
ADAM: A Systematic Data Extraction Attack on Agent Memory via Adaptive Querying
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Two Heads Are Better than One: Model-Weight and Latent-Space Analysis for Federated Learning on Non-iid Data against Poisoning Attacks
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Attention is All You Need to Defend Against Indirect Prompt Injection Attacks in LLMs
di: Zhong, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhong, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending against Backdoor Attack on Deep Neural Networks
di: Cheng, Hao, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Cheng, Hao, et al.
Pubblicazione: (2020)
Defending Buffer Overflows in WebAssembly: A Transpiler Approach
di: Feng, Weiqi
Pubblicazione: (2026)
di: Feng, Weiqi
Pubblicazione: (2026)
Your Agent Can Defend Itself against Backdoor Attacks
di: Changjiang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Changjiang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
BoBa: Boosting Backdoor Detection through Data Distribution Inference in Federated Learning
di: Jiang, Zhengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Zhengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defending Code Language Models against Backdoor Attacks with Deceptive Cross-Entropy Loss
di: Yang, Guang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Guang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defending against Backdoor Attacks via Module Switching
di: Li, Weijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Weijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending the Edge: Representative-Attention Defense against Backdoor Attacks in Federated Learning
di: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending against Data Poisoning Attacks in Federated Learning via User Elimination
di: Galanis, Nick
Pubblicazione: (2024)
di: Galanis, Nick
Pubblicazione: (2024)
Robustness via Referencing: Defending against Prompt Injection Attacks by Referencing the Executed Instruction
di: Chen, Yulin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yulin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stealthy Targeted Backdoor Attacks against Image Captioning
di: Fan, Wenshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Wenshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pinning Is Futile: You Need More Than Local Dependency Versioning to Defend against Supply Chain Attacks
di: He, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Learning on Non-iid Data via Local and Global Distillation
di: Zheng, Xiaolin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Xiaolin, et al.
Pubblicazione: (2023)
You Can Backdoor Personalized Federated Learning
di: Ye, Tiandi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ye, Tiandi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Uncovering and Aligning Anomalous Attention Heads to Defend Against NLP Backdoor Attacks
di: Jin, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Combinational Backdoor Attack against Customized Text-to-Image Models
di: Jiang, Wenbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Wenbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lurking in the shadows: Unveiling Stealthy Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning
di: Lyu, Xiaoting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Xiaoting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Backdoor Token Unlearning: Exposing and Defending Backdoors in Pretrained Language Models
di: Jiang, Peihai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Peihai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Buffered Asynchronous Secure Aggregation for Cross-Device Federated Learning
di: Wang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
ShieldMMU: Detecting and Defending against Controlled-Channel Attacks in Shielding Memory System
di: Liu, Gang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Gang, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Novel Buffered Federated Learning Framework for Privacy-Driven Anomaly Detection in IIoT
di: Poorazad, Samira Kamali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Poorazad, Samira Kamali, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dullahan: Stealthy Backdoor Attack against Without-Label-Sharing Split Learning
di: Pu, Yuwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pu, Yuwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
CodePurify: Defend Backdoor Attacks on Neural Code Models via Entropy-based Purification
di: Mu, Fangwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mu, Fangwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is Difficulty Calibration All We Need? Towards More Practical Membership Inference Attacks
di: He, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Backdoor Attacks against Hybrid Classical-Quantum Neural Networks
di: Guo, Ji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Ji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Buffer Overflow in Mixture of Experts
di: Hayes, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hayes, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2024)
MEA-Defender: A Robust Watermark against Model Extraction Attack
di: Lv, Peizhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lv, Peizhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
DOPA: Stealthy and Generalizable Backdoor Attacks from a Single Client under Challenging Federated Constraints
di: Qin, Xuezheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Xuezheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Infighting in the Dark: Multi-Label Backdoor Attack in Federated Learning
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ye, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning
di: Gill, Waris, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gill, Waris, et al.
Pubblicazione: (2023)
Invisibility Cloak: Disappearance under Human Pose Estimation via Backdoor Attacks
di: Zhang, Minxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Minxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distributed Backdoor Attacks on Federated Graph Learning and Certified Defenses
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defending Against Weight-Poisoning Backdoor Attacks for Parameter-Efficient Fine-Tuning
di: Zhao, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantifying and Defending against Privacy Threats on Federated Knowledge Graph Embedding
di: Hu, Yuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Yuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Let's Focus: Focused Backdoor Attack against Federated Transfer Learning
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prototype-Guided Robust Learning against Backdoor Attacks
di: Guo, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Security Steerability is All You Need
di: Hazan, Itay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hazan, Itay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
ADAM: A Systematic Data Extraction Attack on Agent Memory via Adaptive Querying
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Two Heads Are Better than One: Model-Weight and Latent-Space Analysis for Federated Learning on Non-iid Data against Poisoning Attacks
di: Lyu, Xingyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks
di: Wang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Attention is All You Need to Defend Against Indirect Prompt Injection Attacks in LLMs
di: Zhong, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Defending against Backdoor Attack on Deep Neural Networks
di: Cheng, Hao, et al.
Pubblicazione: (2020)