发明专利已授权

基于模型权重更迭的联邦学习搭便车防御方法和装置

Name: 基于模型权重更迭的联邦学习搭便车防御方法和装置
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2021116572956
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111657295.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-12-30

公开号

CN114266361A

公开日

2022-04-01

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

G06N20_20

IPC 分类号

G06N20_20 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习人工智能安全分布式机器学习

应用场景

联邦学习系统, 隐私计算, 分布式人工智能, 模型安全, 企业数据协作

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摘要

本发明公开了一种基于模型权重更迭的联邦学习搭便车防御方法和装置，首先初始化联邦学习训练环境；服务器将初始的全局模型下发给各个客户端，开始联邦学习训练；各个客户端进行联邦训练，并生成本地模型，训练结束后保存模型参数并计算更新变化频率F矩阵；各个客户端将本地模型参数和权重变化频率矩阵上传至服务端；服务端通过聚合算法得到全局模型，并计算各个客户端间的欧式距离和计算各自权重的平均变化频率，并对欧式距离和平均频率异常的客户端进行标记；服务端下发给各个客户端更新后的全局模型；重复上述步骤客户端每上传一次参数，服务端进行一次筛查，当某客户端被异常标记3次，则认为其是搭便车攻击者，将其踢出联邦学习训练。

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： CN114266361A

购买这项专利需要经过哪些流程？

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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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