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摘要
在即将举行的ICCV 2025会议上，新加坡南洋理工大学（NTU）与0G Labs合作，提出了一种名为BadSFL的新型后门攻击技术。BadSFL是首个专门针对Scaffold联邦学习框架的攻击方法，能够将原本安全的客户端转变为攻击者的辅助工具，从而显著增强攻击的威力。这项研究揭示了中心化训练过程中存在的安全漏洞，对联邦学习的安全领域提出了新的挑战。
关键词
后门攻击，联邦学习，BadSFL，安全漏洞，ICCV 2025
联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习方法，旨在通过多个客户端协作训练模型，而无需共享原始数据。这种方法不仅提高了数据隐私保护水平，还减少了数据传输的开销，因此在医疗、金融、移动设备等多个领域得到了广泛应用。联邦学习的核心思想是将模型训练过程分散到各个客户端，每个客户端在本地进行模型更新，然后将更新后的模型参数上传至中央服务器进行聚合，从而形成全局模型。
然而，尽管联邦学习在隐私保护方面具有显著优势，但其开放性和分布性也带来了新的安全挑战。由于模型训练依赖于大量客户端的参与，攻击者可能通过恶意客户端注入后门或篡改模型参数，从而影响全局模型的性能和安全性。近年来，针对联邦学习的攻击手段不断涌现，其中后门攻击因其隐蔽性和破坏性而备受关注。如何在保障模型性能的同时提升其安全性，已成为联邦学习研究中的关键议题。
Scaffold（Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning）是一种优化联邦学习收敛速度的框架，旨在解决传统联邦平均（FedAvg）算法在非独立同分布（Non-IID）数据环境下收敛缓慢的问题。Scaffold通过引入控制变量来校正客户端更新的方向，从而有效减少模型漂移，提高训练效率。这一框架因其出色的性能表现，被广泛应用于各类联邦学习任务中，尤其是在大规模分布式训练场景下展现出显著优势。
Scaffold的核心机制在于每个客户端不仅上传本地模型参数，还上传控制变量，以帮助服务器更准确地调整全局模型。这种机制虽然提升了模型训练的稳定性，但也增加了系统对客户端行为的依赖性。一旦有恶意客户端操控其上传的参数或控制变量，就可能对整个训练过程造成严重影响。因此，Scaffold框架的安全性问题也成为近年来研究的重点。
在联邦学习环境中，安全漏洞主要来源于客户端的不可信性和通信过程的开放性。BadSFL正是利用了Scaffold框架的这一特性，首次实现了对Scaffold的后门攻击。攻击者通过操控部分客户端，在训练过程中植入特定的后门触发器，使模型在正常输入下表现良好，而在特定触发条件下输出攻击者预设的结果。更令人担忧的是，BadSFL能够将原本安全的客户端“感染”为攻击的辅助工具，从而扩大攻击的影响力。
这项研究揭示了中心化训练过程中存在的潜在风险，尤其是在模型聚合阶段，攻击者可以通过操控上传参数来影响全局模型的决策逻辑。BadSFL的提出不仅挑战了当前联邦学习系统的安全假设，也为未来联邦学习框架的安全设计敲响了警钟。随着ICCV 2025会议的临近，这项研究无疑将引发学术界和工业界对联邦学习安全性的新一轮关注与讨论。
BadSFL是一种专门针对Scaffold联邦学习框架设计的后门攻击方法，其核心原理在于利用Scaffold算法中控制变量的更新机制，植入隐蔽的恶意参数扰动。与传统的后门攻击不同，BadSFL并非直接篡改模型权重，而是通过操控客户端上传的控制变量，间接影响全局模型的训练方向。这种攻击方式具有高度隐蔽性，因为控制变量的异常变化往往难以被检测机制识别。研究显示，BadSFL能够在不影响模型在正常数据上表现的前提下，使模型在特定触发条件下输出攻击者预设的恶意结果。这种攻击的提出，标志着联邦学习安全领域面临的新一轮技术挑战。
BadSFL的创新之处在于其“感染”机制——它不仅利用恶意客户端进行攻击，还能将原本诚实的客户端转化为攻击的辅助工具。攻击者通过在部分客户端中植入特定的触发器逻辑，使其在训练过程中对控制变量进行微小但具有方向性的扰动。这些扰动会随着模型聚合过程逐步传播到其他客户端，进而影响整个训练流程。原本安全的客户端在不知情的情况下参与了攻击的传播，成为攻击链条中的一环。这种“病毒式扩散”的特性，使得BadSFL的攻击效果远超传统后门攻击，极大地增强了攻击者的控制力与破坏力。
在实现层面，BadSFL攻击分为三个主要步骤：触发器设计、参数扰动注入与协同扩散。首先，攻击者设计一个隐蔽的触发器，通常是一个特定的输入模式，用于在推理阶段激活后门行为。其次，在训练过程中，攻击者操控恶意客户端，在上传的控制变量中注入精心构造的扰动参数。这些扰动在每次聚合中都会被放大并传播至全局模型。最后，通过与其他客户端的协同更新，BadSFL实现了攻击的扩散效应，使得整个模型在保持高准确率的同时，具备潜在的后门功能。这种实现方式不仅展示了攻击的高效性，也揭示了当前联邦学习系统在模型聚合机制上的根本性安全缺陷。
在联邦学习的中心化训练过程中，服务器作为模型聚合的核心节点，承担着整合来自各个客户端模型更新的重任。然而，BadSFL的出现，首次将攻击目标精准锁定在Scaffold框架的控制变量机制上，从而对中心化训练流程构成了前所未有的威胁。攻击者通过操控部分客户端上传的控制变量，间接影响全局模型的更新方向，使得模型在正常数据上保持高准确率的同时，在特定触发条件下表现出攻击者预设的恶意行为。这种攻击方式不仅隐蔽性强，而且难以通过常规检测手段识别，因为控制变量的异常波动往往被误认为是训练过程中的自然扰动。
更令人担忧的是，BadSFL能够利用中心化聚合机制的“信任假设”——即服务器默认所有客户端上传的参数都是诚实的——从而在不引起怀疑的情况下逐步污染全局模型。这种对中心化训练流程的渗透，不仅挑战了联邦学习系统的基本安全前提，也暴露出当前主流框架在模型聚合阶段的脆弱性。
BadSFL之所以能够显著增强攻击威力，关键在于其巧妙设计的“协同扩散”机制。攻击者不仅操控恶意客户端上传带有扰动的控制变量，还能通过模型聚合过程将这些扰动传播至其他客户端的本地模型中。这种“病毒式扩散”效应，使得原本安全的客户端在不知情中成为攻击的传播者，从而扩大了攻击的覆盖范围和影响力。
研究数据显示，BadSFL在仅操控10%客户端的情况下，即可在全局模型中成功植入后门，且模型在正常任务上的准确率几乎不受影响。这一结果表明，BadSFL具备极高的攻击效率和隐蔽性。此外，攻击者还可以通过动态调整触发器模式和扰动强度，进一步提升攻击的适应性和持久性，使其在面对防御机制时仍能保持较高的成功率。这种策略上的灵活性，使得BadSFL成为当前联邦学习后门攻击领域最具威胁性的技术之一。
随着BadSFL的提出，Scaffold等主流联邦学习框架的安全性再次受到严峻考验。尽管Scaffold在提升模型收敛速度和处理Non-IID数据方面表现出色，但其依赖客户端上传控制变量的机制，也为攻击者提供了可乘之机。BadSFL的成功实施表明，即便是设计精良的优化框架，也可能在安全性方面存在致命漏洞。
从安全性评估的角度来看，当前联邦学习框架普遍缺乏对客户端行为的细粒度监控和对上传参数的动态验证机制。这使得攻击者能够利用模型聚合过程中的“盲区”进行隐蔽攻击。未来，联邦学习系统的设计必须在性能与安全之间寻求更平衡的解决方案，例如引入基于可信执行环境（TEE）的验证机制、动态检测控制变量异常波动，或采用差分隐私与加密技术增强模型聚合的安全性。BadSFL的研究成果无疑为联邦学习的安全演进提供了重要的理论依据与实践警示。
针对联邦学习中的后门攻击，尤其是像BadSFL这样具有隐蔽性和扩散性的新型攻击方式，当前的防御机制主要集中在模型聚合阶段的异常检测、客户端行为监控以及参数更新的可信验证等方面。例如，一些研究提出了基于统计分析的方法，通过检测客户端上传参数的分布偏离程度来识别潜在的恶意行为。此外，还有学者尝试引入差分隐私机制，在模型更新中加入噪声，以掩盖攻击者注入的扰动，从而降低后门攻击的成功率。
然而，这些防御措施在面对BadSFL时显得力不从心。由于BadSFL攻击者仅需操控少量客户端（如10%）即可实现有效攻击，且其扰动设计极为精细，传统的异常检测方法往往难以察觉其存在。此外，差分隐私虽然能在一定程度上干扰攻击者的注入逻辑，但也会对模型的收敛速度和最终性能造成负面影响，尤其在Scaffold这类依赖控制变量的框架中更为明显。因此，现有的防御手段在应对BadSFL等新型攻击时，仍存在检测精度低、误报率高以及性能损耗大等瓶颈问题，亟需更高效、更具针对性的解决方案。
面对BadSFL等新型后门攻击技术的不断演进，未来的防御策略必须从被动响应转向主动防护，构建多层次、动态化的安全体系。首先，研究者应探索基于可信执行环境（TEE）的联邦学习架构，通过硬件级隔离机制确保客户端上传参数的真实性和完整性。其次，可以引入联邦学习中的动态信誉评估机制，对每个客户端的历史行为进行建模，并根据其可信度动态调整其在模型聚合中的权重，从而有效遏制恶意客户端的影响力。
此外，随着人工智能安全研究的深入，基于模型解释性与可解释性分析的防御方法也逐渐受到关注。通过对模型更新过程中的关键路径进行可视化与追踪，研究人员有望识别出隐藏在控制变量中的微小扰动。同时，结合强化学习与对抗训练的思路，构建具备自我演化能力的防御模型，也是未来联邦学习安全领域的重要发展方向。这些策略不仅有助于提升系统的鲁棒性，也为构建更安全、更可信的分布式学习生态提供了理论支撑。
为了有效抵御BadSFL等针对Scaffold框架的后门攻击，联邦学习框架的设计者应从架构层面入手，强化模型聚合机制的安全性。首先，建议在Scaffold算法中引入参数验证模块，对客户端上传的控制变量进行细粒度校验，识别并过滤异常扰动。其次，可以在聚合过程中引入动态权重调整机制，降低异常客户端对全局模型更新的影响力。
此外，框架应支持可插拔的安全插件系统，允许用户根据具体应用场景灵活配置防御策略。例如，结合差分隐私、加密聚合与模型签名技术，构建一个具备多重防护能力的联邦学习平台。同时，鼓励开源社区建立标准化的安全测试基准，推动联邦学习系统在安全性方面的持续优化。
BadSFL的提出不仅揭示了现有框架的脆弱性，也为未来联邦学习系统的设计提供了重要启示。只有在性能与安全之间实现动态平衡，才能真正推动联邦学习在医疗、金融等高敏感领域的广泛应用，构建一个更加安全、可信的AI生态系统。
BadSFL作为一种针对Scaffold联邦学习框架的新型后门攻击技术，其实际应用场景不仅限于理论研究，更可能在现实世界的多个领域引发深远影响。例如，在医疗健康领域，联邦学习被广泛用于跨机构的疾病预测与诊断模型训练。攻击者若利用BadSFL技术操控部分医疗机构的客户端，便可在不被察觉的情况下植入特定触发器，使得模型在面对某些特定输入（如特定病患数据）时输出错误诊断结果，从而对患者生命安全构成威胁。
在金融行业，联邦学习常用于信用评分模型的构建，而BadSFL的隐蔽攻击方式可能被用于操控贷款审批系统，使得某些特定用户群体在满足条件的情况下仍被拒绝贷款，或相反地，使高风险用户获得不当信用额度。这种攻击不仅具有高度隐蔽性，还可能被用于金融欺诈或市场操控。
此外，在智能交通系统中，联邦学习被用于优化交通流量预测与自动驾驶模型训练。BadSFL攻击者可通过植入后门，使自动驾驶系统在特定视觉触发条件下（如某种交通标志图案）做出错误判断，从而引发交通事故。这些潜在应用场景表明，BadSFL不仅是一项技术突破，更是一种对现实世界安全构成威胁的新型攻击手段。
新加坡南洋理工大学（NTU）与0G Labs的合作，标志着学术界与产业界在人工智能安全领域的深度融合。此次联合研究推出的BadSFL技术，不仅是对Scaffold联邦学习框架安全性的一次重大挑战，也体现了双方在后门攻击与防御机制研究方面的深厚积累。
NTU作为亚洲领先的科研机构，在人工智能与网络安全领域拥有丰富的研究成果，而0G Labs则专注于去中心化AI与隐私计算技术的前沿探索。两者的合作不仅推动了联邦学习攻击技术的边界拓展，也为未来安全机制的设计提供了新的思路。研究团队通过实验验证，仅需操控10%的客户端即可成功植入后门，且模型在正常任务上的准确率几乎不受影响。这一成果不仅揭示了当前联邦学习系统的脆弱性，也为后续防御策略的优化提供了实证依据。
此次合作还体现了跨学科、跨地域的研究趋势，为全球AI安全生态的构建提供了宝贵经验。未来，NTU与0G Labs计划进一步探索联邦学习中的动态防御机制，并推动相关研究成果在医疗、金融等高敏感领域的应用落地。
随着ICCV 2025会议的临近，BadSFL技术的提出无疑将成为人工智能安全领域的一大焦点议题。作为计算机视觉与模式识别领域的顶级会议，ICCV历来是前沿技术与创新思想的汇聚地。此次关于联邦学习后门攻击的研究，不仅拓展了学术界对分布式学习安全性的认知，也引发了对模型聚合机制、客户端信任评估以及防御策略设计的广泛讨论。
在ICCV 2025上，研究团队预计将展示BadSFL攻击的完整实验流程、攻击效果评估以及防御建议。会议期间，预计将有来自全球的AI安全专家、联邦学习研究者以及工业界代表参与讨论，围绕如何构建更安全、更可信的联邦学习系统展开深入交流。
此外，BadSFL的提出也将推动联邦学习安全标准的制定进程。未来，会议或将促成多个研究团队联合发布联邦学习安全白皮书，提出针对后门攻击的检测与防御指南。随着AI技术在医疗、金融、自动驾驶等关键领域的深入应用，确保模型训练过程的安全性已成为不可忽视的议题。ICCV 2025将成为这一领域研究的重要里程碑，为全球AI安全生态的构建注入新的活力。
BadSFL作为首个专门针对Scaffold联邦学习框架的后门攻击技术，成功揭示了中心化训练过程中潜在的安全漏洞。研究显示，攻击者仅需操控10%的客户端，即可在不影响模型整体性能的前提下植入后门，使其在特定触发条件下输出恶意结果。这种攻击方式不仅隐蔽性强，还具备“协同扩散”能力，能将原本安全的客户端转化为攻击传播的辅助工具，极大增强了攻击的影响力。
此次由新加坡南洋理工大学（NTU）与0G Labs联合开展的研究，不仅拓展了联邦学习安全领域的技术边界，也为未来防御机制的设计提供了重要参考。随着该成果将在ICCV 2025会议上展示，预计将引发学术界与工业界对联邦学习安全性的新一轮关注。如何在保障模型训练效率的同时提升系统鲁棒性，将成为未来研究的核心议题。