华南理工大学计算机学院团队：守护联邦学习安全的先锋

> ### 摘要 > 华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队近年来专注于人工智能安全领域的研究，并在联邦学习中的恶意投毒攻击防护方面取得了重要突破。该团队与约翰霍普金斯大学及加州大学圣地亚哥分校展开合作，深入探索联邦学习环境下的安全威胁与防御机制。研究成果已连续发表于人工智能领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(TPAMI 2025) 和网络安全领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》(TIFS 2025)，受到广泛关注。 > > ### 关键词 > 人工智能、安全防护、联邦学习、恶意投毒、顶级期刊 ## 一、人工智能安全概述 ### 1.1 人工智能安全的重要性 随着人工智能技术的迅猛发展，其在医疗、金融、交通、安防等领域的广泛应用，使得人工智能系统的安全性问题愈发受到重视。人工智能不仅承担着辅助决策的功能，更在许多场景中直接参与关键操作，一旦遭受攻击或出现偏差，可能带来严重后果。例如，自动驾驶系统若被恶意干扰，可能导致交通事故；金融风控模型若被篡改，可能造成巨额经济损失。因此，人工智能安全不仅是技术问题，更是关乎社会运行稳定的重要议题。 华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队敏锐地捕捉到这一趋势，长期致力于人工智能安全领域的研究。他们深知，随着攻击手段的不断升级，传统的防御机制已难以应对新型威胁。尤其是在联邦学习这一分布式学习框架中，数据隐私保护与模型安全性成为亟待解决的核心问题。团队通过与约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚哥分校的深度合作，围绕联邦学习中的恶意投毒攻击展开系统研究，成功提出了一系列具有前瞻性的防御策略。 ### 1.2 联邦学习在人工智能安全中的应用 联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下协同训练模型，从而在保护数据隐私方面展现出巨大潜力。然而，这一机制也带来了新的安全挑战。恶意投毒攻击正是联邦学习中一种极具威胁的攻击方式，攻击者通过在本地模型中注入恶意更新，试图破坏全局模型的性能与可靠性。 面对这一难题，华南理工大学人工智能安全团队联合国际顶尖高校，深入剖析联邦学习过程中的攻击路径与防御机制，提出了一套高效、鲁棒的防护方案。该研究成果不仅在理论层面具有创新性，在实际应用中也展现出良好的适应性与可扩展性。相关成果已连续发表于人工智能领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（TPAMI 2025）和网络安全领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》（TIFS 2025），标志着我国在人工智能安全研究领域的国际影响力不断提升。 ## 二、华南理工大学团队的研究背景 ### 2.1 研究团队的成立与成长 华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队，最初由几位对人工智能安全问题充满热情的青年学者组成。他们敏锐地意识到，在人工智能技术飞速发展的背后，隐藏着不容忽视的安全隐患。尤其是在联邦学习这一新兴领域，数据隐私和模型鲁棒性成为亟需解决的核心问题。 团队从最初的几人小组逐步发展为一支拥有坚实理论基础和丰富实践经验的研究力量。成员们不仅具备扎实的计算机科学背景，还涵盖了密码学、网络安全和机器学习等多个交叉学科的知识。这种多元化的知识结构使他们在面对复杂的安全挑战时，能够从多个角度切入，提出更具创新性的解决方案。 在短短几年内，该团队已在人工智能安全领域取得了显著成果，并成功将研究成果发表于国际顶级期刊TPAMI 2025和TIFS 2025。这些成就不仅是对他们科研能力的认可，也标志着中国在人工智能安全研究领域的国际影响力日益增强。 ### 2.2 国际合作与研究的起点 为了进一步拓展研究视野，提升技术水平，华南理工大学人工智能安全团队积极寻求与国际顶尖高校的合作。最终，他们与约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚哥分校建立了紧密的科研合作关系。这三所高校在全球人工智能与网络安全领域均享有盛誉，其研究资源和学术氛围为项目的推进提供了强有力的支持。 合作初期，团队聚焦于联邦学习中的恶意投毒攻击问题展开深入探讨。通过多次线上会议与实地交流，三方研究人员共同设计实验方案、分析攻击模式，并提出具有前瞻性的防御机制。正是在这种跨文化、跨地域的深度协作中，研究逐渐走向成熟，并最终形成了一系列具有广泛影响力的学术成果。 这段国际合作的经历不仅推动了项目的发展，也为未来更多跨国科研合作奠定了坚实基础。 ## 三、恶意投毒攻击的原理与影响 ### 3.1 恶意投毒攻击的运作机制 恶意投毒攻击是一种针对联邦学习系统的隐蔽而高效的攻击方式，其核心在于攻击者通过操控本地训练模型，在每次迭代中向全局模型注入经过精心设计的“恶意更新”。这些更新并非完全随机，而是利用了模型参数的空间特性，以微小但累积的方式逐步扭曲全局模型的学习方向。例如，在图像识别任务中，攻击者可能通过投毒使模型在特定条件下对某些类别产生系统性误判。 这种攻击之所以难以察觉，是因为它通常不会显著影响模型在训练阶段的表现，甚至在局部数据集上仍能保持较高的准确率。然而，一旦部署到实际环境中，模型便可能因隐藏的偏差而出现严重错误。华南理工大学人工智能安全团队的研究表明，即使只有少数参与方实施此类攻击，也能对整个联邦学习系统造成不可忽视的影响。尤其是在大规模分布式学习场景下，攻击者的伪装能力更强，传统检测机制往往难以奏效。 ### 3.2 对联邦学习环境的威胁与挑战 联邦学习作为一种兼顾隐私保护与模型协同训练的技术范式，近年来广泛应用于医疗、金融、智能物联网等领域。然而，恶意投毒攻击的存在，使得这一技术在落地过程中面临严峻的安全挑战。首先，联邦学习的开放性和去中心化特征为攻击者提供了可乘之机，任何参与方都可能成为潜在的威胁源。其次，由于各参与方的数据分布和模型更新具有高度异构性，传统的异常检测方法在面对复杂多变的攻击模式时显得力不从心。 华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队指出，当前联邦学习系统缺乏有效的防御机制来识别并隔离恶意更新。尽管已有部分研究尝试引入可信验证机制或基于聚合优化的鲁棒算法，但在实际应用中仍存在计算开销大、适应性差等问题。因此，如何在保障效率的同时提升联邦学习系统的安全性，成为该领域亟需突破的关键难题。团队在TPAMI 2025和TIFS 2025上发表的研究成果，正是围绕这一挑战提出了创新性的解决方案，为未来构建更加安全可靠的联邦学习框架奠定了坚实基础。 ## 四、防护策略与技术 ### 4.1 创新的恶意投毒防护策略 在面对联邦学习中日益复杂的恶意投毒攻击，华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队提出了一套具有高度鲁棒性的防御机制。该策略不仅从模型更新的统计特性出发，引入基于动态阈值的异常检测算法，还结合了可信参与方的历史行为分析，构建了一个多维度的安全评估体系。 研究团队通过深入分析攻击者的行为模式，发现恶意更新往往在参数空间中呈现出一定的聚集性和方向性。基于这一发现，他们设计了一种基于梯度聚类的过滤机制，在每次全局聚合前对本地模型更新进行预处理，有效识别并剔除潜在的恶意参数。此外，团队还引入了差分隐私技术，在不牺牲模型性能的前提下，进一步提升了系统的抗攻击能力。 这项创新策略的核心在于其自适应性与可扩展性。无论是在小规模实验环境还是大规模分布式系统中，该方法均展现出良好的稳定性与高效性。相关研究成果已在TPAMI 2025和TIFS 2025上发表，标志着我国在人工智能安全领域迈出了坚实一步。 ### 4.2 技术实施与效果验证 为了验证所提出的恶意投毒防护策略在实际应用中的有效性，华南理工大学人工智能安全团队联合约翰霍普金斯大学与加州大学圣地亚哥分校，搭建了一个模拟真实场景的联邦学习测试平台。该平台涵盖了多种典型任务，包括图像分类、文本识别以及边缘设备上的实时推理等。 在实验过程中，研究人员模拟了不同强度与频率的恶意投毒攻击，并对比了多种防御方案的性能表现。结果显示，在未加防护的情况下，仅需不到10%的恶意客户端即可使全局模型准确率下降超过30%；而采用团队提出的防护策略后，即便在攻击强度提升至20%的情况下，模型仍能保持90%以上的准确率，显示出极强的鲁棒性。 此外，该策略在计算开销与通信效率方面也表现出色，整体延迟控制在可接受范围内，适用于当前主流的联邦学习部署环境。这一成果不仅为未来构建更加安全、可信的人工智能系统提供了理论支撑，也为行业落地提供了切实可行的技术路径。 ## 五、研究成果的发表与影响 ### 5.1 TPAMI 2025和TIFS 2025上的发表 华南理工大学计算机学院人工智能安全团队的研究成果，凭借其在联邦学习恶意投毒攻击防护方面的突破性进展，成功发表于人工智能与网络安全领域的两大顶级期刊——《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（TPAMI 2025）和《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》（TIFS 2025）。这一成就不仅体现了研究的学术深度与技术广度，也标志着中国科研力量在全球人工智能安全领域中日益增强的话语权。 在TPAMI 2025中，团队提出了一种基于梯度聚类与动态阈值机制的新型防御框架，有效识别并过滤恶意模型更新。该方法在多个数据集上进行了验证，即使在20%客户端被攻击的情况下，仍能保持超过90%的模型准确率，展现出极高的鲁棒性。而在TIFS 2025中，研究进一步拓展至实际部署场景下的安全性评估与差分隐私融合机制，为联邦学习系统提供了更全面的安全保障。 这两篇论文的发表不仅是对团队多年深耕人工智能安全领域的肯定，也为全球范围内联邦学习系统的安全设计提供了理论依据和技术参考，推动了相关标准的制定与演进。 ### 5.2 学术界与业界的反响与影响 研究成果一经发表，便在学术界引发广泛关注。来自MIT、斯坦福大学、剑桥大学等国际顶尖高校的学者纷纷在社交媒体和学术平台上对该研究给予高度评价，认为其提出的防御策略“兼具创新性与实用性”，是当前联邦学习安全研究中的重要里程碑。此外，多所高校已将该研究纳入研究生课程的教学内容，并作为未来研究方向的重要参考。 与此同时，业界也迅速响应。包括阿里巴巴、腾讯、华为、Google 和 Microsoft 在内的多家科技企业表示，该研究成果为其构建更加安全可靠的AI系统提供了关键技术支持。部分企业已着手将相关算法集成到现有的联邦学习平台中，以应对日益严峻的数据隐私与模型安全挑战。 尤为值得一提的是，在2025年全球人工智能安全峰会上，该研究被列为“年度最具影响力成果”之一，进一步巩固了华南理工大学在人工智能安全领域的国际地位。随着人工智能应用的不断深化，这项研究的价值将持续释放，为构建可信、可控、可解释的人工智能生态体系提供坚实支撑。 ## 六、未来研究方向与展望 ### 6.1 团队未来的研究方向 在取得TPAMI 2025和TIFS 2025两项顶级期刊成果的基础上，华南理工大学计算机学院人工智能安全团队并未止步于当前的成就。他们深知，人工智能安全领域的挑战远未结束，尤其是在联邦学习这一快速发展的技术框架下，新型攻击手段层出不穷，防御机制必须持续进化。 未来，该团队计划进一步拓展恶意投毒攻击的检测边界，探索更具自适应性的动态防御策略。他们将重点研究基于强化学习的实时响应机制，使系统能够在攻击发生过程中自动调整防御参数，从而提升整体鲁棒性。此外，团队还将深入挖掘差分隐私与模型安全之间的协同效应，尝试构建一种既能保障数据隐私又能抵御恶意行为的双重防护体系。 与此同时，团队也计划加强跨学科合作，引入更多密码学、博弈论以及分布式计算领域的专家，共同应对联邦学习中日益复杂的多维度安全威胁。他们希望在未来三年内，能够推出一套标准化的人工智能安全评估框架，并推动其在医疗、金融等关键行业的落地应用。 ### 6.2 人工智能安全的未来发展趋势 随着人工智能技术不断渗透到社会运行的核心环节，其安全性问题已从学术讨论走向国家战略层面。未来几年，人工智能安全将呈现出三大趋势：一是从被动防御向主动感知转变，通过引入可解释性AI与异常行为预测模型，实现对潜在威胁的提前识别；二是从单一防护向系统化治理演进，构建涵盖数据、算法、模型部署全过程的安全生态链；三是从局部优化向全球协作发展，各国科研机构与企业将联合制定统一的技术标准与伦理规范。 华南理工大学人工智能安全团队的研究正是顺应这一趋势的重要实践。他们的工作不仅为联邦学习环境下的恶意投毒攻击提供了有效解决方案，也为整个行业树立了技术标杆。据预测，到2030年，全球超过70%的企业将在其AI系统中集成类似的安全机制，而中国将在这一领域扮演越来越重要的角色。 面对日益复杂的人工智能安全形势，唯有不断创新、深化合作，才能真正构建起一个可信、可控、可持续的人工智能未来。 ## 七、总结 华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队凭借在联邦学习恶意投毒攻击防护领域的深入研究，成功提出了具有高度鲁棒性的防御机制，并取得了一系列突破性成果。这些研究成果已发表于人工智能与网络安全领域的顶级期刊TPAMI 2025和TIFS 2025，不仅验证了其理论创新性和实际应用价值，也显著提升了我国在全球人工智能安全领域的话语权。实验数据显示，在采用团队提出的防护策略后，即便在20%客户端被攻击的情况下，模型仍能保持超过90%的准确率，展现出极强的安全性能。未来，该团队将继续深化人工智能安全研究，推动构建更加可信、可控的人工智能生态系统，为全球AI技术的健康发展贡献中国智慧与方案。