MTSec：基于AIGC增强的多模态联邦学习安全模型训练框架

《Knowledge-Based Systems》：MTSec: AIGC-Enhanced Security Model Training for Multimodal Federated Learning

本文提出MTSec框架，创新性地将AIGC技术融入多模态联邦学习（MMFL）安全训练体系。通过动态客户端分组与梯度分割机制防御梯度反演攻击（Gradient Inversion Attacks），结合性能影响评估精准识别非定向投毒攻击（Non-targeted Poisoning Attacks），在保护训练数据隐私的同时将异构单模态数据融合效率提升约10%。该研究为MMFL系统在数据稀缺和恶意攻击场景下的安全部署提供了重要技术支撑。

　　

亮点

方法设计

为应对上述安全目标，我们提出如图1所示的MTSec框架。该框架包含三个核心阶段：首先在多模态数据构建阶段，AIGC技术协助将模态异构的单模态数据转化为多模态对齐数据；其次通过基于分组的聚合方法保障梯度机密性，客户端在本地模型训练时通过梯度交互实现相互混淆；该方法能有效隐藏个体梯度信息。

安全分析

本节我们对MTSec进行安全性分析。

引理1

任何单个客户端或服务器均无法获取其他客户端的精确梯度，从而有效防范基于共享梯度重构训练数据的梯度反演攻击。

证明

设客户端c_i的训练梯度为g_i。MTSec将客户端组织为三人小组（如{c_A, c_B, c_C}），梯度聚合分两阶段进行：1）组内聚合：由一名客户端（c_A）将其梯度分割为两部分...

实验设置

环境：实验在配备1块NVIDIA RTX A6000 GPU的Linux服务器上完成，采用PyTorch框架（CUDA 12.4、Torch 1.11.0、Python 3.8.20）。

数据集：使用MS-COCO、私有数据集Animal-8和CIFAR-100评估MTSec有效性。受算力限制，MS-COCO采用缩减版（仅含20类样本）...

讨论与局限性

大规模联邦学习系统：既往研究受计算复杂度限制，未能验证MTSec在更多客户端下的扩展性。第6.4.1节在单模态场景下的测试表明，动态分组聚合机制具有良好的扩展潜力...

结论与未来工作

随着多模态数据模型训练的快速发展，本文提出的MTSec创新性地解决了MMFL中的三大挑战：多模态数据稀缺、梯度反演和非定向投毒攻击。该框架通过AIGC技术实现异构单模态数据对齐，结合梯度隐私保护机制与攻击检测算法，为现实场景下的安全联邦学习提供了重要技术路径。未来工作将聚焦于跨模态对齐算法的优化与大规模系统的部署验证。