发明专利已授权

一种基于节点嵌入差异检测的垂直联邦模型防御方法

Name: 一种基于节点嵌入差异检测的垂直联邦模型防御方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2021106487228
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110648722.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-10

公开号

CN113298267B

公开日

2024-04-30

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

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06N3_045 , G06N3_0475 , G06N3_094 , G06N3_0464 , G06N3_042 , G06F18_23213 , G06F18_22 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习人工智能安全异常检测

应用场景

联邦学习安全, 隐私保护, 恶意攻击防御, 分布式机器学习, 金融风控

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摘要

本发明公开了一种基于节点嵌入差异检测的垂直联邦模型防御方法，包括：(1)训练参与方利用本地数据和服务器下发的梯度信息对边缘图卷积模型进行训练，获得模型更新的节点嵌入向量；(2)训练参与方利用本地数据新建一个基准图卷积模型并进行训练，获得模型更新的节点嵌入向量；(3)分别计算两个模型更新的节点嵌入向量之间的节点相似度，并计算两者的相似度差异矩阵；(4)将节点的相似度差异作为节点特征，对节点进行聚类，并筛选出目标节点；(5)根据目标节点和与邻居节点的相似度，对上传服务器的节点嵌入向量进行修正。本发明可以有效地减弱由恶意参与方进行的对抗攻击带来的影响，提高图数据上的垂直联邦模型对对抗攻击的鲁棒性。

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： CN113298267B

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该专利的转让价格是多少？

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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

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当前第 / 件

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