申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117910015A

主分类号：G06F21/60

分类号：G06F21/60;G06F21/56;G06N3/098

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于可信度的联邦学习投毒攻击防御方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括以下步骤：通过客户端从中心服务器中下载打分程序，收集数据集，并对数据集的安全性打分，生成安全分数；客户端将安全分数和模型梯度参数加密，生成密文分数，上传到中心服务器；中心服务器将密文分数进行密态比较，转换参数权重，最后得到全局模型，通过全局模型实现投毒攻击防御。本发明通过打分程序判定客户端是否存在数据投毒，来阻止恶意客户端加入本次联邦学习模型的更新的计算，在传输过程中，为了防御模型投毒，采用基于SM2的同态加密方法，防止模型梯度参数遭到泄露或篡改。

主权项：1.一种基于可信度的联邦学习投毒攻击防御方法，其特征在于：包括以下步骤：通过客户端从中心服务器中下载打分程序，收集数据集，并对数据集的安全性打分，生成安全分数；所述客户端将所述安全分数和模型梯度参数加密，生成密文分数，上传到所述中心服务器；所述中心服务器将所述密文分数进行密态比较，转换参数权重，最后得到联邦学习的全局模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 一种基于可信度的联邦学习投毒攻击防御方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD