摘要
本发明公开了一种基于虚拟样本分析的联邦后门检测方法及装置,其中,方法包括以下步骤:在一轮联邦训练过程中,中央服务器分发全局模型至各客户端,客户端训练本地模型并上传至中央服务器;中央服务器初始化随机虚拟样本,并通过梯度逆向方法更新初始虚拟样本生成全局虚拟样本;基于本地模型的输出分布,进一步使用梯度逆向方法优化全局虚拟样本,得到本地虚拟样本;在本地虚拟样本上计算每个本地模型的逻辑函数值,识别逻辑函数值异常突出的客户端,初步筛选为潜在后门客户端;进一步分析潜在后门客户端在其他类别样本上的逻辑函数值,筛除数据不均衡的潜在后门客户端,识别出最终的后门攻击。本发明能够提高后门攻击检测率,降低数据异常场景下假阳率。