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发明专利
已授权
联邦学习的中毒攻击检测方法、装置及设备
📄 申请号:CN202011463000.7
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2020-12-11
公开号
CN112528281B
公开日
2024-08-27
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
,
G06N3_045
,
G06N3_098
,
技术画像
所属领域
联邦学习
联邦学习
人工智能安全
攻击检测
应用场景
数据安全, 隐私计算, 金融风控, 医疗数据协作, 智能物联网
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摘要
本申请提供一种联邦学习的模型中毒攻击检测方法、装置及设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:接收参与联邦学习的至少一个终端设备发送的终端设备侧模型的模型参数;根据各终端设备侧模型的模型参数进行聚合处理,得到服务器侧的聚合模型;对聚合模型进行反演,得到聚合模型的反演数据集;根据聚合模型的反演数据集生成中毒补丁;根据中毒补丁,确定聚合模型是否是正常模型。该方法可以保证对联邦学习的模型中毒攻击检测的效率,还可以保证各终端设备中的本地数据的安全隐私。
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
一种升降梯
当前第 / 件
一种基于注意力机制的无监督图像语义分割方法
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