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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);潍柴动力股份有限公司申请的专利应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法、存储介质和程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119089982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411212448.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法、存储介质和程序产品是由杨明;李彩云;吴晓明;姜宁涛;常秀书;吴江涛;王鑫;汪付强设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法、存储介质和程序产品。该方法包括：构建包含n个节点和单个参数服务器的异构分布式学习系统；参数服务器获取各个节点的梯度；基于接收的各个节点的梯度，参数服务器获取各个节点梯度的范数与方向；基于各个节点梯度的范数与方向，参数服务器计算各个梯度的保留概率，并进行概率筛选，确定保留梯度；根据梯度筛选结果，参数服务器获取各个保留梯度的平均值，根据各个保留梯度的平均值，进行全局模型参数的迭代优化，利用最终优化后的全局模型参数对异构分布式学习系统进行性能评估。本发明将梯度的范数与方向信息相结合，通过概率筛选实现了在异构分布式机器学习环境下保持拜占庭鲁棒性的目标。

本发明授权应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、构建包含n个节点和单个参数服务器的异构分布式学习系统，其中，所述节点分为良性节点和拜占庭节点；在n个节点中，有G个良性节点，B个拜占庭节点，n＝G+B；S2、参数服务器获取各个节点的梯度，其中，良性节点使用随机梯度下降算法计算随机梯度并发送至参数服务器，拜占庭节点发送恶意梯度至参数服务器；S3、基于接收的各个节点的梯度，参数服务器获取各个节点梯度的范数与方向；S4、基于各个节点梯度的范数与方向，参数服务器计算各个梯度的保留概率，并进行概率筛选，确定保留梯度，其计算公式为： 式7中，pi表示节点i的梯度的保留概率；cosθi表示节点i的梯度与平均梯度之间的余弦相似度；表示第t次迭代时，节点i发送给参数服务器的梯度，a、b是两个超参数，用于控制方向信息和范数信息对保留概率的影响程度；S5、根据梯度筛选结果，参数服务器获取各个保留梯度的平均值，并根据各个保留梯度的平均值，进行全局模型参数的迭代优化，所述全局模型为MLP模型，实现对图像数据分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);潍柴动力股份有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路东首科学院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。