长安大学李建新获国家专利权
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龙图腾网获悉长安大学申请的专利用于联邦学习的投毒防御方法、装置、设备、介质及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：CN119520096B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411650719.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权用于联邦学习的投毒防御方法、装置、设备、介质及产品是由李建新;侯自然;杨志海;李珂心;孔晨旭;冯岩设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于联邦学习的投毒防御方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明的实施方式提供了一种用于联邦学习的投毒防御方法、装置、设备、介质及产品，涉及网络安全技术领域。该方法包括：将各个客户端上传的模型更新数据和客户端行为数据进行结合，得到各个客户端分别对应的多模态特征；对每个客户端的多模态特征进行异常检测，得到异常检测结果；基于所述异常检测结果对各个客户端的信任评分进行调整，得到调整后的信任评分；向所述调整后的信任评分低于预设评分的目标客户端注入自适应噪声，得到恶意客户端；基于所述调整后的信任评分对各个客户端进行加权聚合，得到全局模型。本发明提升了全局模型的安全性。
本发明授权用于联邦学习的投毒防御方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种用于联邦学习的投毒防御方法，其特征在于，所述方法包括： 将各个客户端上传的模型更新数据和客户端行为数据进行结合，得到各个客户端分别对应的多模态特征； 对每个客户端的多模态特征进行异常检测，得到异常检测结果； 基于所述异常检测结果对各个客户端的信任评分进行调整，得到调整后的信任评分； 向所述调整后的信任评分低于预设评分的目标客户端注入自适应噪声，得到恶意客户端；其中，所述自适应噪声基于所述异常检测结果生成； 基于所述调整后的信任评分对各个客户端进行加权聚合，得到全局模型；其中，所述各个客户端中包括所述恶意客户端。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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