廣東工業大學張偉文獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種抵御聯邦學習標簽翻轉攻擊的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115422537B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210486095.7，技術領域涉及：G06F21/56；該發明授權一種抵御聯邦學習標簽翻轉攻擊的方法是由張偉文;江奕鋒設計研發完成，并于2022-05-06向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種抵御聯邦學習標簽翻轉攻擊的方法在說明書摘要公布了：本發明涉及聯邦學習技術領域，提出一種抵御聯邦學習標簽翻轉攻擊的方法，包括以下步驟：服務端訓練生成網絡，該網絡基于服務端本地的全局模型學習標簽到潛在特征空間的映射關系；客戶端基于全局模型和生成網絡檢測其數據質量；服務端根據客戶端的數據質量，將客戶端分為良性客戶端集合和惡意客戶端集合，并取消每個惡意客戶端參與本輪訓練的資格；良性客戶端構建個性化模型，并以生成網絡產生的潛在特征作為歸納偏置對本地訓練進行調節；每個良性客戶端完成本地訓練后，分別將模型參數發送給服務端進行聚合，用于對服務端本地的全局模型進行更新；得到最終的全局模型，基于最終的全局模型抵御標簽翻轉攻擊。
本發明授權一種抵御聯邦學習標簽翻轉攻擊的方法在權利要求書中公布了：1.一種抵御聯邦學習標簽翻轉攻擊的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：服務端訓練生成網絡，所述生成網絡基于服務端本地的全局模型學習標簽到潛在特征空間的映射關系； S2：服務端將全局模型和生成網絡廣播給每個客戶端，每個客戶端基于全局模型和生成網絡檢測其數據質量； S3：服務端根據每個客戶端的數據質量，將客戶端分為良性客戶端集合和惡意客戶端集合，并取消每個惡意客戶端參與本輪訓練的資格； S4：每個良性客戶端分別構建個性化模型，并以生成網絡產生的潛在特征作為歸納偏置對本地訓練進行調節； S5：每個良性客戶端完成本地訓練后，分別將模型參數發送給服務端進行聚合，用于對服務端本地的全局模型進行更新； S6：重復S1~S5，直至全局模型收斂或達到預設的停止條件，得到最終的全局模型，基于最終的全局模型抵御標簽翻轉攻擊。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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