新型后门攻击直指Scaffold联邦学习，NTU联手0G Labs揭示中心化训练安全漏洞

研究团队提出 BadSFL，首个针对联邦学习算法 Scaffold 的后门攻击方法。通过篡改控制变元并结合 GAN 数据增强，攻击者可操控良性客户端协助后门传播，提升攻击隐蔽性与持久性。实验表明，该攻击在多个数据集上表现优于现有方法，攻击持续时间可达基准方法的三倍以上，揭示了 Scaffold 在安全性方面的潜在风险。该成果已被 ICCV 2025 接收。
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