发明专利已授权

针对联邦学习神经元梯度攻击的防御方法

📄 申请号：CN202210955513.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-08-10

公开号

CN115333825B

公开日

2024-04-09

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

H04L9_40

IPC 分类号

H04L9_40 , G06N3_04 , G06N3_098 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习人工智能安全梯度攻击防御

应用场景

联邦学习, 隐私保护, 人工智能安全

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摘要

本发明公开了一种针对联邦学习神经元梯度攻击的防御方法，基于强化学习的联邦系统偏见中毒防御，以保护模型免受梯度中毒攻击，可以应用于水平联邦学习。本发明方法在服务器端记录5个回合的参与者上传的梯度信息，统计神经元参数的变化趋势，计算每个用户每个神经元参数变化趋势，与其他用户该神经元参数变化趋势的Jaccard相似度，查找企图进行梯度攻击的恶意用户，一旦确定了恶意客户端，服务器将从记录的5个回合的梯度信息中剔除恶意用户，重新聚合生成新的全局模型，在保证联邦学习正常进行的情况下，提高学习系统的安全鲁棒性。本发明能够检测哪一个是攻击者操控的客户端，并且通过模型回档的方式避免整个联邦学习系统遭到毒害。

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

一种考虑信息失效的主动配电网信息物理系统可靠性评估方法

当前第 / 件

一种基于预训练模型的特种设备中文命名实体识别方法

同领域国内专利 · IPC: (H04L9_40)

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