发明专利已授权

一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法

📄 申请号：CN202011499140.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-17

公开号

CN112560059B

公开日

2022-04-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_60

IPC 分类号

G06F21_60 , G06F21_62 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习人工智能安全模型窃取防御

应用场景

联邦学习, 隐私保护机器学习, 模型安全, AI安全防御

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摘要

本发明公开了一种基于神经通路特征提取的垂直联邦下模型窃取防御方法，包括：(1)将数据集中的每张样本平均分成两部分，组成样本集DA和DB，且仅样本集DB包含样本标签；(2)依据DA对边缘终端PB的边缘模型MA进行训练，依据DB对边缘终端PB的边缘模型MB进行训练，PA将训练过程产生的特征数据发送给PB，PB利用接收的特征数据和激活神经元通路数据计算损失函数，PA和PB并将各自的损失函数掩码加密后上传至服务端；(3)服务端对上传的损失函数掩码解密并聚合后求解聚合的损失函数获得MA和MB的梯度信息，并返回梯度信息至PA和PB以更新边缘模型网络参数。来提高在垂直联邦场景下边缘模型的信息安全性。

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

一种利用电子束感应电流测量异质结界面复合速率的方法

当前第 / 件

一种基于周期性依赖的话务量预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_60)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：14 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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