发明专利已授权

基于聚类的联邦学习搭便车攻击防御方法

📄 申请号：CN202011499170.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-17

公开号

CN112434758B

公开日

2024-02-13

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_56

IPC 分类号

G06F21_56 , G06N20_00 , G06F18_2321 , G06F18_22 , G06N3_0455 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习聚类算法网络安全

应用场景

联邦学习安全, 隐私保护, 分布式机器学习, 人工智能安全, 恶意攻击防御

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摘要

本发明公开了一种本发明提供的基于聚类的联邦学习搭便车攻击防御方法，1)利用变分自编码器进行搭便车攻击客户端检测，保护模型的隐私，提高鲁棒性；2)在联邦学习过程中，收集多轮变分自编码器的重建概率并对重建概率聚类后依据时间域上聚类结果的相似度筛选出异常的搭便车攻击客户端；3)接收客户端利用本地样本数据对聚合的全局模型的测试结果，依据测试结果反映客户端是否为搭便车攻击者，从而保护模型的隐私，不会被泄露。

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

基于机器视觉和深度学习的碳纤维全缠绕气瓶爆破压力预测方法

当前第 / 件

基于粒子群优化的深度学习模型的安全性测试方法和修复方法

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