这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的学术报告：

作者与机构
该研究由Shuo Wang、Qianmu Li、Zhiyong Cui、Jun Hou和Chanying Huang共同完成。Shuo Wang、Qianmu Li和Chanying Huang来自南京理工大学计算机科学与工程学院，Zhiyong Cui来自北京航空航天大学交通科学与工程学院，Jun Hou来自南京工业职业技术学院社会科学学院。该研究于2023年4月28日在线发表在《Expert Systems with Applications》期刊上，文章编号为120295。

学术背景
该研究的主要科学领域为物联网（IoT）中的联邦学习（Federated Learning）及其在自动驾驶模型中的应用。联邦学习是一种分布式训练模型的方法，能够在保护数据隐私的同时进行模型训练。近年来，联邦学习被广泛应用于自动驾驶领域，用于训练智能决策模型，而无需远程传播本地数据。尽管联邦学习为自动驾驶提供了更安全的训练方式，但模型训练过程仍然容易受到来自车辆客户端的投毒攻击（Poisoning Attack）。为了提高自动驾驶模型的鲁棒性，研究投毒攻击对模型的影响具有重要意义。目前，针对联邦学习场景下分类模型的投毒攻击已有一些研究，但这些攻击方法无法直接应用于回归任务，尤其是自动驾驶中的转向角控制和制动控制等非线性回归任务。因此，本研究提出了一种基于Bandit的投毒攻击方法，旨在评估和增强基于联邦学习的自动驾驶模型的鲁棒性。

研究流程
该研究主要包括以下几个步骤：
1. 问题定义与背景分析：研究首先分析了联邦学习在自动驾驶中的应用背景，指出了当前模型训练过程中存在的安全漏洞，特别是来自客户端的投毒攻击。
2. 攻击框架设计：研究提出了一个针对联邦学习自动驾驶框架的攻击框架（ATT_FLAV），旨在通过动态数据投毒攻击来评估模型的鲁棒性。
3. Bandit算法设计：研究设计了一种基于Bandit的攻击区域选择算法（AR-UCB），用于在每一轮联邦学习中选择目标攻击标签区域。该算法是一种黑盒攻击策略，能够根据历史攻击经验动态选择攻击目标。
4. 实验设计与数据准备：研究使用了公开的自动驾驶数据集Udacity进行实验，数据集包含404,916帧训练数据和5,614帧测试数据。研究将数据集随机分配给5个车辆客户端，并在500轮联邦学习中进行训练。
5. 攻击实施与模型训练：研究在每一轮联邦学习中，通过AR-UCB算法选择目标攻击区域，并对该区域的标签进行翻转（Label-Flipping）攻击。恶意客户端使用被污染的数据进行模型训练，并将更新后的模型权重上传到服务器进行聚合。
6. 攻击效果评估：研究通过平均累积攻击奖励（Average Accumulated Attack Reward）和模型测试均方根误差（RMSE）来评估攻击效果，并与基线攻击方法进行了对比。
7. 防御机制测试：研究还测试了攻击在不同防御聚合方案（如FedAvg、Krum和Trimmed Mean）下的效果，评估了攻击的鲁棒性。

主要结果
1. 联邦学习模型性能验证：研究首先验证了基于联邦学习的转向角控制模型的性能，结果显示联邦学习模型的测试RMSE为0.11，与集中式训练模型的性能相当。
2. 攻击效果分析：研究通过实验展示了成功和失败的攻击案例。成功的攻击能够在不显著影响模型整体性能的情况下，对目标区域的转向角进行有效误导。而失败的攻击则会导致模型整体性能大幅下降，容易被检测到。
3. 与基线攻击方法的对比：研究将AR-UCB攻击与随机攻击（Random-Attack）和ε-greedy攻击（ε-Greedy-Attack）进行了对比。结果显示，AR-UCB攻击在累积攻击奖励上优于基线方法，特别是在攻击后期，AR-UCB的平均累积攻击奖励保持在0.2以上，显著高于随机攻击和ε-greedy攻击。
4. 防御机制测试结果：研究测试了攻击在不同防御聚合方案下的效果。结果显示，AR-UCB攻击在FedAvg、Krum和Trimmed Mean等防御机制下仍能保持较高的攻击效果，表明该攻击具有较强的鲁棒性。

结论与意义
该研究提出了一种针对联邦学习自动驾驶框架的动态投毒攻击方法，并通过实验验证了其有效性。研究的主要贡献包括：
1. 提出了ATT_FLAV攻击框架，能够有效评估联邦学习自动驾驶模型的鲁棒性。
2. 设计了AR-UCB算法，能够在每一轮联邦学习中动态选择目标攻击区域，最大化攻击效果。
3. 通过实验验证了攻击在不同防御机制下的鲁棒性，为自动驾驶模型的安全性提供了重要参考。
该研究不仅填补了联邦学习非线性回归任务中投毒攻击的研究空白，还为自动驾驶模型的安全性和鲁棒性提供了新的研究方向。

研究亮点
1. 新颖的攻击方法：研究首次将Bandit算法应用于联邦学习非线性回归任务的投毒攻击中，提出了一种动态选择攻击目标的方法。
2. 高效的攻击效果：AR-UCB攻击在累积攻击奖励上显著优于基线方法，能够在连续联邦学习过程中保持较高的攻击效果。
3. 鲁棒性验证：研究测试了攻击在不同防御机制下的效果，证明了该攻击具有较强的鲁棒性，能够在多种防御方案下保持有效。

其他有价值的内容
研究还详细讨论了攻击参数对攻击效果的影响，包括UCB参数、目标偏转角度和攻击开始轮次等。这些讨论为后续研究提供了有价值的参考。