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申请/专利权人：泉城省实验室
摘要：本发明涉及基于分组聚合的抵御恶意客户端投毒攻击的方法及系统；属于网络安全技术领域；通过中心服务器与若干客户端运行实现，包括：客户端中，每个用户训练本地模型；每个用户对本地模型梯度进行盲化后加密上传至中心服务器；中心服务器通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除，在不泄露每个客户端的盲化梯度的前提下，聚合通过验证的客户端的盲化梯度，得到聚合梯度密文，并下发客户端；用户解密获得全局模型梯度，更新本地模型后开始新一轮的本地模型训练；采用训练后全局模块，通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除。本发明根据不同场景调整检测的粗细粒度，在模型精度和安全性两方面实现动态调整。
主权项：1.基于分组聚合的抵御恶意客户端投毒攻击的方法，该方法通过中心服务器与若干客户端运行实现，其特征在于，包括：客户端中，每个用户训练本地模型；每个用户对本地模型梯度进行盲化后加密上传至中心服务器；在接收到客户端上传的盲化梯度以及所有随机数的总和之后，中心服务器通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除，在不泄露每个客户端的盲化梯度的前提下，聚合通过验证的客户端的盲化梯度，得到聚合梯度密文，并下发到客户端；客户端收到聚合梯度密文后，用户解密获得全局模型梯度，更新本地模型后开始新一轮的本地模型训练；采用训练后的全局模块，通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端并剔除；中心服务器通过分组聚合的策略找出尝试进行投毒攻击的恶意客户端；包括：中心服务器将所有客户端分组，并根据每组中的恶意行为确定恶意客户端；定义每个客户端同时属于l个组，每组内有b个客户端，中心服务器根据参与的客户端数量构建m个bl-超网格，在一个bl-超网格中，同处于同一列或同一行的客户端属于同一个组；在一个bl-超网格中，中心服务器根据分组结果，将客户端的梯度按组进行聚合，得到l·bl-1个梯度聚合值，恶意客户端的恶意梯度值被聚合到其中的l个梯度聚合值中，中心服务器对梯度聚合值进行恶意梯度检测，找出异常梯度聚合值，将对应组的组员进行求交集，交集中出现的元素就是恶意客户端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉城省实验室 基于分组聚合的抵御恶意客户端投毒攻击的方法及系统
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