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公开(公告)号：CN114866272B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210271451.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及数据投放技术领域，且公开了群智感知环境下真值发现算法的多轮次数据投放系统，TruthFinder公布上一轮的聚合真值利用恶意工人在上一轮提交的数据 和 计算出奖励值reward、估计状态 和观测值三元组g a f(Truth，Truth，Truth)，reward为t时刻恶意工人执行动作后得到的回报，估计状态用于t+1时刻输入模型做决策，储存到经验池中，用于训练模型。该群智感知环境下真值发现算法的多轮次数据投放系统，场景为多轮次的连续数据投放场景和针对连续数据的数据投放场景，比全局信息优化法数据投放和自举法数据投放更加实用，可研究性更高，其次本发明不需要额外获取到正常工人的数据和TruthFinder的设置，因此本发明实施起来更加简单。
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公开(公告)号：CN115277039B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210271452.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及数据投毒技术领域，且公开了针对多轮次数据投毒攻击的Optimized TruthFinder防御方法，平台发布任务为24小时每个整点由N个工人对某个物体的M个属性进行观察，N个工人接受任务后，平台对N个工人的权重进行初始化，初始化方式为平均权重，每个工人的权重为 当工人观测结束后，将观测数据 提交到平台中去。该针对多轮次数据投毒攻击的Optimized TruthFinder防御方法，可以防御隐藏‑攻击策略的数据投毒攻击，缓解传统TruthFinder对于工人权重设置震荡过大的问题，本发明充分考虑了多轮次的数据投毒攻击场景，考虑了恶意工人可能会采取隐藏行为来获得高权重的情况，对传统TruthFinder的权重更新做了进一步限制，使得恶意工人很难在短时间获取高的权重。
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公开(公告)号：CN114866272A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210271451.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及数据投毒技术领域，且公开了群智感知环境下真值发现算法的多轮次数据投毒攻击系统，TruthFinder公布上一轮的聚合真值利用恶意工人在上一轮提交的数据和Ground Truth计算出奖励值reward、估计状态和观测值三元组(Truthg，Trutha，Truthf)，reward为t时刻恶意工人执行动作后得到的回报，估计状态用于t+1时刻输入模型做决策，储存到经验池中，用于训练模型。该群智感知环境下真值发现算法的多轮次数据投毒攻击系统，场景为多轮次的连续数据投毒场景和针对连续数据的数据投毒攻击场景，比全局信息优化法数据投毒和自举法数据投毒更加实用，可研究性更高，其次本发明不需要额外获取到正常工人的数据和TruthFinder的设置，因此本发明实施起来更加简单。
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公开(公告)号：CN115277039A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210271452.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及数据投毒技术领域，且公开了针对多轮次数据投毒攻击的Optimized TruthFinder方法，平台发布任务为24小时每个整点由N个工人对某个物体的M个属性进行观察，N个工人接受任务后，平台对N个工人的权重进行初始化，初始化方式为平均权重，每个工人的权重为当工人观测结束后，将观测数据提交到平台中去。该针对多轮次数据投毒攻击的Optimized TruthFinder方法，可以防御隐藏‑攻击策略的数据投毒攻击，缓解传统TruthFinder对于工人权重设置震荡过大的问题，本发明充分考虑了多轮次的数据投毒攻击场景，考虑了恶意工人可能会采取隐藏行为来获得高权重的情况，对传统TruthFinder的权重更新做了进一步限制，使得恶意工人很难在短时间获取高的权重。
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