发明专利已授权

一种基于强化学习的联邦系统偏见中毒防御方法、装置

📄 申请号：CN202211089354.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-09-07

公开号

CN116361780B

公开日

2026-05-01

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

G06F21_55

IPC 分类号

G06F21_55 , G06F21_71 , G06N3_04 , G06N3_092 , G06N3_098 ,

技术画像

所属领域

强化学习人工智能联邦学习网络安全强化学习

应用场景

联邦学习系统, 人工智能安全, 数据隐私保护, 分布式机器学习, 模型鲁棒性提升

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摘要

本发明公开了一种基于强化学习的联邦系统偏见中毒防御方法、装置，包括：服务器调用全局模型，分发给各个客户端，客户端接收中央服务器下发的全局模型，并利用本地数据基于平等机会偏差指标检测全局模型对敏感属性是否有偏见；若检测全局模型存在偏见，则利用基于强化学习的联邦学习方法进行去偏，得到去偏模型；使用本地数据训练去偏模型，并将训练后的去偏模型上传至中央服务器；若检测全局模型不存在偏见，则使用本地数据训练全局模型，并将训练后的全局模型上传至中央服务器；将训练后的全局模型和训练后去偏模型进行聚合，得到新的全局模型，并将新的全局模型下发到客户端；重复上述步骤，直至基于强化学习的联邦学习结束。

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

CoMoSxOy电催化剂及其制备方法和在电活化过硫酸盐体系降解有机污染物中的应用

当前第 / 件

一种固相转轮浓缩和液相化学吸脱附接力的直接空气捕集CO2系统及工艺

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_55)

G06F21_10 G06F21_12 G06F21_14 G06F21_16 G06F21_24 G06F21_30 G06F21_31 G06F21_32 G06F21_33 G06F21_34 G06F21_36 G06F21_41 G06F21_44 G06F21_45 G06F21_46 G06F21_50 G06F21_51 G06F21_52 G06F21_53 G06F21_54 G06F21_55 G06F21_56 G06F21_57 G06F21_60 G06F21_62 G06F21_64 G06F21_71 G06F21_72 G06F21_73 G06F21_74 G06F21_75 G06F21_76 G06F21_78 G06F21_79 G06F21_80 G06F21_81 G06F21_83 G06F21_84 G06F21_85 G06F21_86 G06F21_88 覆盖41个领域

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