发明专利已授权

联邦学习中双向模型投毒检测方法与系统

📄 申请号：CN202311734020.7 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2023-12-18

公开号

CN117436078A

公开日

2024-01-23

申请人

烟台大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_56

IPC 分类号

G06F21_56 , G06F18_22 , G06N3_098 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

联邦学习, 隐私计算, 人工智能安全, 分布式机器学习, 模型安全防护

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摘要

本发明涉及联邦学习技术领域，特别是涉及联邦学习中双向模型投毒检测方法与系统，方法包括：收集数据并构建数据集；客户端基于所述数据集训练本地模型，获取客户端本地梯度并上传至中央服务器；所述中央服务器基于所述客户端本地梯度执行聚合，获取全局梯度，并发送给验证器；所述验证器基于预设的双向投毒防御模型，对所述全局梯度进行验证，并将验证通过的全局梯度发送至所述中央服务器；所述中央服务器基于所述验证通过的全局梯度更新全局模型，完成所述客户端和中央服务器的投毒检测。本发明能够在联邦学习的过程中同时兼顾服务器端与客户端的安全性，提高联邦学习在各领域的广泛应用。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240312

✅ 授权

20240209

?? 实质审查的生效：

20240123

📄 公开

结合布隆过滤器与DHT的区块链编码存储系统

当前第 / 件

一种锗-铒掺杂二氧化锡多层复合薄膜及其制备方法

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