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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利面向联邦学习中毒攻击的防御方法和系统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：CN119398137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411535885.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权面向联邦学习中毒攻击的防御方法和系统是由胡春强;胡智杰;付春雷;陈希;蔡斌设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向联邦学习中毒攻击的防御方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全技术领域，涉及一种面向联邦学习中毒攻击的防御方法，包括客户端获取训练图像集；客户端为训练图像集注入噪声得到含噪图像集，利用含噪图像集训练客户端去噪模型，将训练好的客户端去噪模型上传至服务端；服务端为验证图像注入噪声得到噪声验证图像，输入噪声验证图像至客户端上传的客户端去噪模型，得到验证数据；根据验证数据从参与联邦学习的客户端中筛选出可信任客户端清单；聚合可信任客户端清单中客户端上传的客户端分类模型，获得全局分类模型，并将全局分类模型分发回客户端。本发明还提出一种面向联邦学习中毒攻击的防御系统。本发明可以提高服务端对客户端模型可信度的判断能力，提高模型对中毒攻击的防御能力。

本发明授权面向联邦学习中毒攻击的防御方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向联邦学习中毒攻击的防御方法，其特征在于，客户端获取训练图像集；客户端为训练图像集注入噪声得到含噪图像集，并利用含噪图像集训练客户端去噪模型，将训练好的客户端去噪模型上传至服务端；服务端为验证图像注入噪声得到噪声验证图像，输入噪声验证图像至客户端上传的客户端去噪模型，得到验证数据；根据验证数据从参与联邦学习的客户端中筛选出可信任的客户端，得到可信任客户端清单；聚合可信任客户端清单中客户端上传的客户端分类模型，获得全局分类模型，并将全局分类模型分发回客户端；验证数据包括验证特征值和与验证特征值对应的参考标签值，所述根据验证数据从参与联邦学习的客户端中筛选出可信任的客户端，得到可信任客户端清单，包括：服务端基于客户端上传的分类模型的模型参数生成客户端的验证模型，将验证特征值输入验证模型，验证模型输出验证特征值的预测标签值；根据验证特征值对应的预测标签值和参考标签值确定验证模型的分类准确率；将验证模型的分类准确率数值与准确率参考阈值进行比对，若验证模型的分类准确率数值大于准确率参考阈值，则将所述验证模型对应的客户端记为可信任的客户端；从参与联邦学习的客户端中筛选出全部可信任的客户端，得到可信任客户端清单。

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