Вопрос или проблема
Я работаю над исследовательской работой о надежной схеме агрегации федеративного обучения для защиты от атакующих.
У меня есть 1D массив оценок доверия для клиентов, и мне нужно сгруппировать их, чтобы выявить честных клиентов (с наивысшими оценками). Обычно атакующие (около 5–20% от общего числа) имеют похожие оценки доверия, и визуально их кластер часто отчетливо выделяется из остальных.
В данный момент я использую DBSCAN и KDE, где eps (для DBSCAN) и полоса пропускания (для KDE) фиксированы, но увеличиваются с каждой итерацией. Однако одно фиксированное значение хорошо работает только в определенных сценариях; в других случаях требуются меньшие или большие значения для оптимальной работы.
Я также пробовал HDBSCAN, но он не показал хороших результатов в этом контексте.
У вас есть предложения, как более эффективно решить эту проблему кластеризации?
Ответ или решение
Кластеризация 1D для Определения Доверительных Клиентов в Контексте Федеративного Обучения
Ваша задача по кластеризации 1D массива оценок доверия клиентов для выявления честных участников в системе федеративного обучения является весьма актуальной в свете угроз со стороны атакующих. Существует несколько методов, за счет которых можно улучшить ваш подход к данной проблеме.
1. Адаптивные Параметры Кластеризации
Одной из ключевых трудностей, на которую вы указали, является использование фиксированных значений параметров, таких как eps для DBSCAN и полоса пропускания для KDE. Рассмотрите возможность применения адаптивных парметров, которые будут изменяться в зависимости от локальной характеристики данных.
-
Метод k-ближайших соседей (KNN): Вместо фиксированного
eps, используйте локальную плотность для определения расстояния до k-го ближайшего соседа. Это позволит вам варьировать порог в зависимости от плотности кластеров. -
Адаптивный KDE: Используйте подход к определению полосы пропускания, основанный на локальной плотности точек. Для этого вместо фиксированной полосы пропускания примените метод, учитывающий плотность соседей.
2. Применение Алгоритмов Кластеризации с Разными Метриками
Кроме использования DBSCAN и KDE, рассмотрите другие алгоритмы, которые могут быть более эффективными в ваших условиях:
-
Affinity Propagation: Этот метод выявляет кластеры на основе схожести данных без необходимости заранее задавать количество кластеров, что может быть полезно, если вы хотите определить динамическое количество честных клиентов.
-
Gaussian Mixture Models: Этот метод может помочь в ситуациях, когда доверительные и недоверительные клиенты следуют гауссовскому распределению. Вы можете опять же адаптировать параметры в зависимости от выявленных данных.
3. Применение Статистических Подходов
Альтернативно, вы можете изучить статистические методы, такие как:
- Z-оценка или Модели Кластеров на Основе Плотности: Используя Z-оценки, вы можете идентифицировать точки, которые находятся за пределами нормального распределения. Частые выбросы могут указывать на недобросовестных клиентов.
4. Модификация Индекса Доверия
Если вы заметили, что оценка доверия для клиентов не совсем отображает реальное положение дел, порекомендуйте провести их дополнительную нормализацию или изменение вроде весового усреднения. Это может предоставить более ясное выделение честных и недобросовестных клиентов.
Заключение
Объединение адаптивных методов, рассмотрение альтернативных алгоритмов кластеризации, и применение статистических подходов могут значительно улучшить вашу способность выявлять честных участников среди клиентов. Важно понимать, что ни один метод не будет идеальным во всех сценариях, поэтому использование комбинации из нескольких подходов может привести к оптимально точным результатам.
Ваше исследование может выиграть от использования инструментов визуализации и оценок, которые помогут интерпретировать результаты и лучше понимать представленные данные.