发明专利已授权

一种抵御联邦学习标签翻转攻击的方法

Name: 一种抵御联邦学习标签翻转攻击的方法
Brand: 广东工业大学
SKU: 2022104860957
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210486095.7 📄 发布日：2026/09/22

著录项目信息

申请日

2022-05-06

公开号

CN115422537B

公开日

2025-08-26

申请人

广东工业大学

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 , G06N20_00 , G06F18_24 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

联邦学习安全防护, 分布式机器学习, 隐私保护计算, 人工智能安全

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摘要

本发明涉及联邦学习技术领域，提出一种抵御联邦学习标签翻转攻击的方法，包括以下步骤：服务端训练生成网络，该网络基于服务端本地的全局模型学习标签到潜在特征空间的映射关系；客户端基于全局模型和生成网络检测其数据质量；服务端根据客户端的数据质量，将客户端分为良性客户端集合和恶意客户端集合，并取消每个恶意客户端参与本轮训练的资格；良性客户端构建个性化模型，并以生成网络产生的潜在特征作为归纳偏置对本地训练进行调节；每个良性客户端完成本地训练后，分别将模型参数发送给服务端进行聚合，用于对服务端本地的全局模型进行更新；得到最终的全局模型，基于最终的全局模型抵御标签翻转攻击。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115422537B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于Xception网络改进的手势图像特征提取方法

当前第 / 件

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