arXiv · ML· Jinsheng Yuan, Yuhang Hao, Weisi Guo, Yun Wu, Chongyan Gu·· 16 小时前AI 评分35
联邦学习客户端通过对抗观测发起远程行锤击攻击
Remote Rowhammer Attack using Adversarial Observations on Federated Learning Clients
AI 导读
研究首次证明，通过操纵联邦学习客户端的传感器观测，可诱导服务器产生重复聚集内存更新，从而发起远程行锤击攻击（Rowhammer Attack）。 使用强化学习攻击代理在语音识别和 CIFAR10 分类任务中，实现了约 70% 的重复更新率（RUR），有效在服务器 DRAM 中引发位翻转。 该攻击可致学习中断或意外提权，揭示了联邦学习及硬件设计在安全缓解策略上的新方向。
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