发明专利已授权

一种基于特征融合的联邦学习模型版权保护方法和系统

📄 申请号：CN202511143949.1 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-08-15

公开号

CN120744879B

公开日

2025-10-31

申请人

南京信息工程大学,江苏羽驰区块链科技研究院有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_10

IPC 分类号

G06F21_10 , G06F21_16 , G06N3_098 , G06F18_25 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

人工智能模型版权保护, 联邦学习系统, 知识产权保护, 模型交易, 数据安全

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摘要

本发明提供了一种基于特征融合的联邦学习模型版权保护方法和系统，所述方法包括：步骤1，接收水印触发样本，将水印触发样本输入至预先建立的客户端模型内进行训练；步骤2，对本地共享模型参数和本地分类层参数分别进行更新聚合，得到更新的全局模型共享参数和个性化分类层参数；基于特征层水印嵌入机制对更新的全局模型共享参数进行水印特征提取，得到全局水印；步骤3，对个性化分类层参数进行多比特量化，得到二进制签名的集合；基于黑盒水印和全局水印进行版权验证，基于二进制签名的集合确定恶意客户端。本发明能够有效遏制模型的非法复制与分发，为促进数据与模型协作范式的健康、可持续发展提供关键技术支撑。

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

融合GNSS信号特征与蓝牙指纹的室内外无缝定位方法、设备和介质

当前第 / 件

基于软阈值降噪的对比联邦学习交通路标识别方法和系统

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