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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司電子計(jì)算技術(shù)研究所;北京交通大學(xué);中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司;中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的魯棒性檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118941848B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410967635.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的魯棒性檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由祝詠升;王偉;單杏花;劉沖;呂曉婷;傅一馨;張軍峰;陳政;許向蕊;郝玉蓉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-07-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的魯棒性檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及魯棒性檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的魯棒性檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括獲取第一全局模型，所述第一全局模型為服務(wù)器端訓(xùn)練的模型；將所述第一全局模型發(fā)送至本地端，并利用本地端的數(shù)據(jù)集對(duì)所述全局模型進(jìn)行更新訓(xùn)練，得到至少一個(gè)本地模型；根據(jù)至少一個(gè)所述本地模型生成第一惡意模型；將所述第一惡意模型發(fā)送至服務(wù)器端進(jìn)行聚合并根據(jù)聚合后的全局模型進(jìn)行魯棒性檢測(cè)，本發(fā)明通過在本地生成第一惡意模型再將第一惡意模型上傳至服務(wù)器端干擾全局模型更新，繼而通過觀察測(cè)試前后全局模型性能表現(xiàn)來判斷聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的魯棒性，有效的提高了聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的魯棒性檢測(cè)效率和速度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的魯棒性檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的魯棒性檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取第一全局模型，所述第一全局模型為服務(wù)器端訓(xùn)練的模型； 將所述第一全局模型發(fā)送至本地端，并利用本地端的數(shù)據(jù)集對(duì)所述全局模型進(jìn)行更新訓(xùn)練，得到至少一個(gè)本地模型； 根據(jù)至少一個(gè)所述本地模型生成第一惡意模型； 將所述第一惡意模型發(fā)送至服務(wù)器端進(jìn)行聚合并根據(jù)聚合后的全局模型進(jìn)行魯棒性檢測(cè)； 其中，根據(jù)至少一個(gè)所述本地模型生成第一惡意模型，包括： 獲取參數(shù)信息，所述參數(shù)信息包括每個(gè)本地模型中包括的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一層的權(quán)重參數(shù)； 根據(jù)所述參數(shù)信息將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層進(jìn)行排序，得到排序后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 根據(jù)所述排序后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成第一惡意模型； 其中，根據(jù)所述排序后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成第一惡意模型，包括： 獲取擾動(dòng)系數(shù)，所述擾動(dòng)系數(shù)為1.1； 將所述排序后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一層參數(shù)信息求取絕對(duì)值，得到第一計(jì)算結(jié)果； 根據(jù)所述第一計(jì)算結(jié)果和所述擾動(dòng)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，生成第一惡意模型； 其中，將所述第一惡意模型發(fā)送至服務(wù)器端進(jìn)行聚合并根據(jù)聚合后的全局模型進(jìn)行魯棒性檢測(cè)，包括： 利用至少一種聚合算法對(duì)所述第一惡意模型進(jìn)行聚合，得到聚合后的全局模型； 利用所述聚合后的全局模型進(jìn)行圖像分類任務(wù)，得到第一分類結(jié)果； 利用所述第一全局模型進(jìn)行圖像分類任務(wù)，得到第二分類結(jié)果； 根據(jù)所述第一分類結(jié)果確定第一準(zhǔn)確率信息，根據(jù)所述第二分類結(jié)果確定第二準(zhǔn)確率信息； 根據(jù)所述第一準(zhǔn)確率信息和所述第二準(zhǔn)確率信息判斷第一全局模型的魯棒性。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司電子計(jì)算技術(shù)研究所;北京交通大學(xué);中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司;中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)大柳樹路2號(hào)院；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。