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摘 要:本发明公开了一种联邦学习模型中毒重建的方法、装置、介质及设备,所述方法包括获取中毒的联邦学习模型;基于各客户机在训练期间的本地模型的准确率,筛选出在联邦学习模型训练期间中毒的客户机,删除联邦学习模型中由中毒的客户机聚合得到的局部模型,将中毒的客户机作为恶意节点、未中毒的客户机作为诚实节点,将恶意节点从初始DAG网络中移除,得到第二DAG网络;基于第二DAG网络中各诚实节点的本地模型,逐轮聚合各诚实节点的本地模型,得到联邦学习模型的最新全局模型,完成联邦学习模型中毒重建。本发明能够快速剔除恶意节点,将已有的阶段训练成果加入到新一轮训练中,提高联邦学习的训练效率和抗攻击能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311007539.5 | 专利名称: | 一种联邦学习模型中毒重建的方法、装置、介质及设备 |
申请日: | 2023-08-11 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N20/20搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-03-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117114146B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |